プロンプトツール
プロンプトツール
ユーザーロール要件
ユーザーロール* | ツール/機能へのアクセス |
|---|---|
フルユーザー | ✓ |
ベーシックユーザー | X |
*Alteryx Oneプロフェッショナルエディションおよびエンタープライズエディションをご契約中で、Designerバージョン2025.1以降をお使いのお客様に適用されます。
プロンプトツールを使用して、大規模言語モデル(LLM)にプロンプトを送信し、モデルからの応答を出力として受け取ります。また、LLMパラメーターを設定して、モデルの出力を調整することもできます。
ツールコンポーネント
プロンプトツールにはアンカーが3つあります(入力2つ、出力1つ)。
M入力アンカー: (オプション)M入力アンカーを使用して、
LLM上書き設定ツールからモデル接続設定を接続します。または、このツール内で接続を設定します。D入力アンカー: (オプション)D入力アンカーを使用して、プロンプトに追加するデータを接続します。プロンプトツールは、
Blob入力ツールからのBlobデータに加えて、標準データ型(文字列、数値、日時など)を受け入れます。出力アンカー: 出力アンカーを使用して、モデルの応答を下流に渡します。
ツールの設定
Alteryx OneでAIモデルサービスに接続する
LLM上書き設定ツールを使用してプロンプトツールにモデル接続設定を提供していない場合は、Alteryx OneでAIモデルサービスへの接続を設定する必要があります。
プロンプトツールを初めて設定する場合は、Alteryx OneワークスペースへのAlteryxリンクを作成します。Alteryx OneからDesignerにサインインした場合は、そのワークスペース用にすでに接続が設定されているはずです。
LLM接続
重要
LLMを選択する前に、Alteryx OneでがLLM接続を作成する必要があります。
[LLMプロバイダー]ドロップダウンを使用して、ワークフローで使用するプロバイダーを選択します。LLM上書き設定ツールを接続している場合、このオプションは無効になります。
[モデルの選択]ドロップダウンを使用して、LLMプロバイダーから使用可能なモデルを選択します。LLM上書き設定ツールを接続しており、特定のモデルを選択している場合、このオプションは無効になります。
プロンプト設定
[プロンプト設定]セクションでプロンプトを作成し、プロンプトと応答に関連付けられたデータ列を設定します。
[プロンプトテンプレート]フィールドにプロンプトを入力します。プロンプトのトークン数の推定値については、[プロンプトテンプレート]フィールドの下部にある[トークン数]を参照してください。このトークン数では、挿入されたデータ列からの追加トークンは考慮されません。
より高度な分析を行うには、上流のデータをプロンプトに含めます。プロンプトツールは、入力データの各行に新しいプロンプトを作成します。次に、この各行にLLMリクエストを送信します。
データ入力列を挿入するには、以下のいずれかを実行します。
テキストフィールドに開き角括弧(
[)を入力して、列選択メニューを表示します。列名を角括弧([])の内側に入力することもできます。[フィールドを挿入]ドロップダウンから列を選択します。
画像やPDFファイルなどの非構造化データを添付するには、[非テキスト列を添付]ドロップダウンから非構造化データが含まれる列を選択します。
Blob入力ツールを使用して、画像とPDFをワークフローに取り込みます。注記
画像やPDFなどの非構造化データのサポートは、LLMプロバイダーと選択したモデルによって異なります。サポートされている非構造化データ型またはマルチモーダルデータ型の詳細については、LLMプロバイダーのドキュメントを参照してください。
応答列名を入力します。この列には、プロンプトに対するLLM応答が含まれます。
ワークフローを 実行 します。
プロンプトビルダー
プロンプトビルダーを使用すると、さまざまなプロンプトやモデル設定をすばやくテストし、結果をプロンプト履歴と比較できます。さまざまなモデルやモデル設定を試すには、最初のプロンプトでワークフローを実行し、次に[プロンプトビルダーでの調整とテスト]を選択して、[プロンプトビルダー]ウィンドウを開きます。
重要
プロンプトビルダーでは、D入力アンカーに接続されたデータが必要です。
[プロンプトワークスペース]タブ
[プロンプトワークスペース]タブを使用してプロンプトを入力し、以下の手順でモデル設定を更新します。
[モデルの選択]ドロップダウンを使用して、LLMプロバイダーから使用可能なモデルを選択します。
[テストするレコード数]を入力します。大規模なデータセットの場合は、この設定を使用して、プロンプトでテストするレコードの数を制限します。
温度、最大出力トークン数、TopPにモデルのパラメーターを設定します。パラメーターの説明については、モデルの詳細設定セクションを参照してください。
[プロンプトテンプレート]テキストフィールドにプロンプトを入力または変更します。
ヒント
すぐに使用できるプロンプトの作成に関するヘルプを表示するには、[自分用のプロンプトを生成]を選択し、タスクの説明を入力します。この機能を使用するには、Alteryx OneアカウントにAltery Copilotのアクセス権が必要です。
[テストと実行]を選択して、各行のサンプル応答を表示します。
新しいプロンプトの応答を使用する場合は、[プロンプトをキャンバスに保存する]を選択して、プロンプトツールを新しいプロンプトとモデル設定に更新します。
[履歴]タブ
[履歴]タブを使用して、過去のプロンプト、モデルパラメーター、サンプル応答を表示します。
過去の各プロンプトについて、次のことができます。
キャンバスに追加: 選択したプロンプトと関連するモデルパラメーターを使用してプロンプトツールを更新します。
プロンプトを編集: 選択したプロンプトと関連するモデルパラメーターを使用して、[設定]タブに戻ります。[キャンバスに追加]の横にある三点リーダーメニュー(⋮)を選択すると、このオプションがあります。
結果をダウンロード: [履歴]タブの現在の行にプロンプトとモデルパラメーターを含むCSVファイルを保存します。
警告
プロンプトを保存していることを確認してから、プロンプトビルダーウィンドウを終了してください。[閉じる]を選択すると、プロンプト履歴が失われます。
エラー処理
エラーが発生した場合は、[エラー発生時]ドロップダウンから該当するエラー処理オプションを選択します。
エラー - レコードの処理を停止: 結果ウィンドウにエラーが発生し、レコードの処理が停止します。
警告 - レコードの処理を続行: 結果ウィンドウに警告が表示されますが、レコードの処理は続行します。
無視 - レコードの処理を続行: 異なる列名を無視し、レコードの処理を続行します。
モデルの詳細設定
[モデルの詳細設定]セクションを使用して、次のモデルのパラメーターを設定します。
温度: モデルの出力のランダム性を0から2の数値で制御します。既定値は1です。
値を低くすると、より信頼性が高く一貫した応答が得られます。
値を高くすると、より創造的で多様な応答が得られますが、非論理的になることもあります。
最大出力トークン数: LLMが応答に含めることができるトークンの最大数です。各トークンは単語の約3/4です。トークンは、LLMにおける基本の入出力単位です。これらは、単語、文字セット、または単語と句読点の組み合わせなどのテキストチャンクです。使用可能な最大出力トークン数については、お使いのLLMプロバイダーとモデルをご確認ください。
TopP: モデルがサンプリングする出力トークンを制御します。範囲は0から1です。モデルは、確率の合計がTopP値に等しくなるまで、最も確率の高いトークンから順に最も確率の低いトークンまでを選択します。たとえば、TopP値が0.8で、トークンが3つあり、各確率が0.5、0.3、0.2の場合、モデルは確率が0.5と0.3のトークン(合計0.8)のみを選択します。値が低いほど応答の一貫性が高くなり、値が高いほど多様な応答を得られます。
出力
このツールは、2つの文字列データ列を出力します。
LLMプロンプト列: プロンプトが含まれます。
LLM応答列: LLMプロバイダーとモデルからの応答が含まれます。