プロンプト アクションの使用
AI が日常生活に浸透するにつれ、インテリジェントな自動化ソリューションを生み出す機会が生まれています。 たとえば、医療機関ではエージェントを使用して、年齢、性別、症状などの患者情報を収集することがあります。 その情報は要約されて、症状確認ツールに渡され、考えられる原因が特定されます。
エージェント フローを作成するとき、プロンプトの実行アクションを使用すると、Microsoft Copilot Studio を使用して AI が生成する応答をクラウド フローに統合できます。 これらにより、フローは大規模言語モデル (LLM) にプロンプトを送信し、フローの後続のステップで使用できる応答を受け取れるようになります。
プロンプト アクションは、次のようなさまざまな目的で使用できます。
メールの要約やドキュメントからの重要なポイントの抽出など、非構造化データを解釈する。
メールの下書き、レポートの作成、返信の作成などのコンテンツを生成する。
サポート チケットの分類やテキスト形式の変換など、データを分類または変換する。
自然言語入力に基づいて意思決定を自動化する。
たとえば、週に何千件もの問題に対応するグローバル コンタクト センターでは、メールで送信された受信サポート チケットに対してプロンプトの実行アクションを使用して、提出された問題を要約し、返信の下書きを生成した後、サポート チケットを作成して適切なチームにルーティングすることができます。
企業がプロンプトの実行アクションをどのように活用できるかを示す、実際の例をいくつか紹介します。
もう 1 つは、従業員のオンボーディングを支援するために使用できます。 新入社員の質問に対応するため、新入社員エージェントを作成することもできます。 新入社員がエージェントを通じて質問を送信すると、プロンプト アクションが質問を解釈し、意味のある役立つ回答を生成して、エージェントにリアルタイムで返します。
エージェント フローでプロンプトを実行すると、フロー内で実行するアクションを効率化できます。 モジュールの冒頭で示した請求書の例を思い出してください。請求書から情報を抽出するアクションを使用しました。 同じ概念は、プロンプト アクションを使用して実行することもできます。 プロンプト アクションを使用すると、必要な特定のデータを指定できるため、柔軟性が向上します。
プロンプトを実行するアクションを使用する場合、[パラメーター] タブで、実行するプロンプトを指定できます。 事前構築されたプロンプトが複数あり、次の中から選択できます。
AI 評価プロンプト: テスト ケースの応答が、プロンプトに概説されている要件を満たしているかどうかを判断します。
AI サンプル データ生成プロンプト: プロンプトに概説されたテキストに基づいてサンプル テスト ケースを作成します。
AI 返信: プロンプトに提供されたテキストに基づいてコンテキスト応答を作成します。
AI 分類: プロンプトで提供されたテキストを、該当する定義済みカテゴリに分類します。
AI センチメント: プロンプトで提供されたテキストのセンチメントを識別します。
AI 要約: プロンプトで提供されたテキストを要約します。
AI 抽出: プロンプトで提供されたテキストの特定の情報を抽出します。
各プロンプトには、定義が必要なさまざまなパラメーターがあります。 さらに、特定のニーズに基づいて独自のプロンプトを作成することもできます。 たとえば、図では、特定のドキュメントから抽出するデータを定義しています。
図からわかるように、プロンプトで使用する大規模言語モデル (LLM) を指定し、抽出された情報がどのようになるかをテストできます。 プロンプトをテストすると、実行にかかる時間と消費されるクレジットの見積もりが提供されます。
プロンプトから得られた情報は、後の手順で使用できます。