プロンプトビルダー入門
学習の目的
このプロジェクトでは、次のことを行います。
- 差し込み項目が含まれるプロンプトテンプレートを作成してテストする。
- 項目生成用にプロンプトテンプレートとテキスト項目を関連付ける。
コンテンツ生成を合理化する
プロンプトビルダーを使用すれば、組織が生成 AI の機能を簡単に活用できるようになります。また、既存のデータといくつかの十分に練られた指示を組み合わせて、プロンプトテンプレートを作成することも可能です。簡単に言うと、プロンプトテンプレートはプロンプト、つまりコンテンツを生成するために大規模言語モデル (LLM) に送信されるメッセージを作成するために使用されます。
プロンプトテンプレートが特別であるのは、顧客、商品、ケースなどに関する特定の詳細のプレースホルダーが含まれているためです。プロンプトテンプレートが使用されるたびに、データがマージされ、独自のパーソナライズされたプロンプトが作成されます。プロンプトテンプレートは再利用可能であるため、拡張性の高い AI 実装の重要な要素となります。プロンプトとプロンプトテンプレートのより詳細な説明については、「プロンプトの基本事項」を参照してください。
このプロジェクトでは、プロンプトテンプレートの作成を実践し、それを使用して LLM から実際に生成された応答を取得します。具体的には、誰もがよく知っているシナリオであるカスタマーサポートケースを中心に取り組みます。生産性と顧客満足度を向上させるために、生成 AI を使用してケースの詳細を約 100 単語で要約したいとします。これにより、エージェントがすぐに情報を把握して、特に注意が必要なケースを容易に特定できるようになります。
Einstein 生成 AI が含まれるトライアル組織にサインアップする
このプロジェクトを完了するには、Einstein AI とサンプルデータを含む、特別な 14 日間有効のカスタム Playground が必要です。
- この単元の最初にある [パスワードのリセットメールを受信できます] チェックボックスをまだクリックしていない場合は、クリックしてください。
-
[Playground を作成] をクリックします。
- 指示に従います。
項目生成プロンプトテンプレートを作成する
このプロジェクトでは、レコードのテキスト項目にケースの概要を表示する必要があります。少しでも時間を節約するために、すでに [Quick Summary (概要)] という項目がチーム Trailhead によって作成され、ページレイアウトに配置されています。現時点では特筆すべきことはありませんが、これを変更してみましょう。まずはプロンプトテンプレートを作成します。
- Einstein AI が有効になっているトライアル組織をまだ開いていない場合は、「Challenge」セクションまでスクロールダウンし、[Launch (起動)] をクリックして開きます。
-
をクリックして [Setup (設定)] をクリックします。[Setup (設定)] ページが新しいタブで開きます。
- [Quick Find (クイック検索)] ボックスに
einstein setup
(Einstein 設定) と入力し、[Einstein Setup (Einstein 設定)] をクリックします。
- 切り替えをクリックして、Einstein を有効化します。「クイックスタート: Einstein Copilot」プロジェクトを修了済みの場合はすでにオンになっている可能性もあります。
- ブラウザーウィンドウを更新します。Einstein が有効になったため、新しい管理者設定が表示されます。
- [Quick Find (クイック検索)] ボックスに
prompt
(プロンプト) と入力し、[Prompt Builder (プロンプトビルダー)] をクリックします。
-
[New Prompt Template (新規プロンプトテンプレート)] をクリックします。
この例では、プロンプトテンプレートの [Field Generation (項目生成)] 種別を使用するため、そのままにしておきます。
- [Prompt Template Name (プロンプトテンプレート名)] に、
Quick Summary
(概要) と入力します。
- [API Name (API 参照名)] に、
Quick_Summary
と入力します。
- [Template Description (テンプレートの説明)] に、
A short summary of case details
(ケース詳細の短い概要) と入力します。
- [Object (オブジェクト)] で、[Case (ケース)] を見つけて選択します。
- [Object (オブジェクト)] 項目で、[Quick Summary (概要)] を見つけて選択します。
-
[Next (次へ)] をクリックします。
これで、プロンプトテンプレートを開始できるようになりました。それでは、LLM から取得する情報を説明する明確な指示を記述して、構築します。「プロンプトの基本事項」バッジで説明されているように、より適切な結果を得るために追加できる情報が複数あります。この例では、全体的な目標の方向性、サイズの制限、いくつかのガードレールを含めます。
優れたプロンプトを記述することは職人芸のようなところがあるため、このプロジェクトでは、適切に機能することがわかっているプロンプトが用意されています。
- 次のテキストをプロンプトテンプレートワークスペースに貼り付けます。
Summarize the concatenation of the contents of the comment bodies of COMMENTS along with the text from SUBJECT, the case priority which is PRIORITY, and the case type which is TYPE. Keep the response to a single short paragraph.
-
[Save (保存)] をクリックします。
- [Models (モデル)] で [OpenAI GPT 4] を選択します。
Einstein AI が有効になっている組織には選択できるモデルがいくつかあり、OpenAI GPT 4 では最適な結果が生成されます。
このサンプルテキストには、ケース優先度などのために、すべて大文字で表記されたプレースホルダーがいくつか含まれています。このようなプレースホルダーを実際の差し込み項目に置き換えて、LLM でさまざまな状況に合わせてカスタマイズされた応答を作成できるようにしましょう。
- プロンプトテンプレートワークスペースの [PRIORITY (優先度)] という単語の前にマウスカーソルを置きます。
-
[Resource (リソース)] ボックスをクリックし、リソースのリストを開きます。
-
[Case (ケース)] をクリックして、[Priority (優先度)] をクリックします。
差し込み項目が青色のテキストとしてテキストに挿入されます。
- [PRIORITY (優先度)] を削除して、差し込み項目のみを残します。この時点でプロンプトは次のようになります。
上記の手順を繰り返して、COMMENTS (コメント)、SUBJECT (件名)、TYPE (種別) のテキストプレースホルダーに置き換えます。
- [COMMENTS (コメント)] の前にマウスカーソルを置きます。
-
[Resources (リソース)] ボックスをクリックします。[Case (ケース)] を選択して、[CaseComments] をクリックします。
メモ: 色付きのテキストは関連リストであることを示します。(各自のブラウザー設定によってテキストの色が異なる場合があります。)
- [COMMENTS (コメント)] を削除して、差し込み項目のみを残します。この時点でプロンプトは次のようになります。
- [SUBJECT (件名)] の前にマウスカーソルを置きます。
-
[Resources (リソース)] ボックスをクリックします。[Case (ケース)] を選択して、[SUBJECT (件名)] をクリックします。
- [SUBJECT (件名)] を削除して、差し込み項目のみを残します。
- 最後に、[TYPE (種別)] の前にマウスカーソルを置きます。
-
[Resources (リソース)] ボックスをクリックします。[Case (ケース)] を選択して、[Case Type (ケース種別)] をクリックします。
- [TYPE (種別)] を削除して、差し込み項目のみを残します。
差し込み項目を配置すると、プロンプトテンプレートは次のようになります。
プロンプトを実際のデータでグラウンディングするのは非常に簡単です。プロンプトテンプレートに差し込み項目と適切な指示が含まれるようになったところで、テストしてみましょう。プロンプトビルダーでは、実際のデータを使用してプロンプトテンプレートを簡単に試すことができます。必要なのは取得元となるサンプルレコードだけです。
- [Related Record (関連レコード)] ボックスで、[00001002] というケースを見つけて選択します。
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[Save & Preview (保存 & プレビュー)] をクリックします。
-
[Activate (有効化)] をクリックします。
待ちに待った瞬間がやってきました。指示が LLM に送信され、その応答として、2 ~ 3 文のケース概要が生成されます。皆さんの画面は、このプロジェクトの画面キャプチャの表示とは少し異なっているかもしれません。同じプロンプトに対して複数の方法で応答する LLM の動作は正常であるため、異なっていても問題ありません。
ケースの動的フォームを有効にする
プロンプトテンプレートの準備が整いました。最後の手順で、カスタマーサポートチームが新しいプロンプトテンプレートを使用できるようにページレイアウトを更新します。
- プロンプトビルダーページがまだ表示されている状態で、[Activate (有効化)] をクリックしたことを確認します。
- [Setup (設定)] タブを閉じて、セールスアプリケーションに戻ります。
- [Navigation Bar (ナビゲーションバー)] で、[Cases (ケース)] をクリックします。(見つからない場合は [More (その他)] をクリックする必要があります。)
- [Recently Viewed (最近参照したデータ)] の横にある下矢印をクリックして、[All Open Cases (すべてのオープンケース)] を選択します。
- ケース番号 [00001002] をクリックします。
-
をクリックして [Edit Page (編集ページ)] をクリックします
- [Details (詳細)] セクションのコンテンツ [1] を選択します。
- [Details (詳細)] セクションを選択した状態で、[Record Detail (レコードの詳細)] の [Upgrade Now (アップグレードに関するお問い合わせ)] をクリックし、動的フォームにアップグレードします。
-
[Next (次へ)] をクリックします。
-
[Case Layout (ケースレイアウト)] ラジオボタンを選択します。
-
[Finish (完了)] をクリックします。
- [Details (詳細)] セクションで [Quick Summary (概要)] 項目をクリックします。
- [Prompt Template (プロンプトテンプレート)] で、[Quick Summary (概要)] を見つけて選択します。
-
[Save (保存)] をクリックして、[Activate (有効化)] をクリックします。
-
[Assign as Org Default (組織のデフォルトとして割り当て)] ボタンをクリックします。
-
[Next (次へ)]、[Save (保存)] の順にクリックします。
- 左上の戻る矢印をクリックして、Lightning アプリケーションビルダーを終了します。
これで、[Quick Summary (概要)] 項目で Einstein 生成 AI を使用できる環境が整いました。これがわかるのは、編集ボタンの横に小さな星が表示されているからです。
実際に試してみましょう。
- [Quick Summary (概要)] 項目の をクリックします。
- 項目の右側にある アイコンをクリックします。
自動的に Einstein フロート表示が開き、プロンプトテンプレートを使用して新しい会話が開始されます。すぐに、Einstein によってケース概要が提案されます。この場合も、皆さんの画面とは少し異なる表示になっている可能性があります。
これにより、ユーザーは概要を確認するだけでなく、Einstein と会話を続け、修正バージョンを連携して作成することさえできます。この例では、最初の提案をそのまま使用します。Einstein オーバーレイには [Use (使用)] ボタンが表示されているはずです。表示されていない場合は、ページを更新し、手順 1 と 2 をもう一度実行してください。
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[Use (使用)] をクリックします。
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[X] をクリックして Einstein オーバーレイを閉じます。
[Quick Summary (概要)] 項目が入力されていることを確認します。
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[Save (保存)] をクリックします。
数回クリックするだけで、ユーザーは Einstein 生成 AI の機能にアクセスして、役立つコンテンツを迅速に作成できるため、より重要な作業に重点的に取り組めます。Einstein には対話的な性質があるため、生成されたコンテンツはリアルタイムで調整したり、項目に配置後もいつでも微調整したりできます。
これで、実に役立つプロンプトテンプレートを作成できました。プロンプトビルダーで楽しみながら試して、組織のテキスト生成を自動化するさまざまな方法を見つけてください。