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OpenAI タスク

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OpenAI タスクについて

ヒント：Azure OpenAIタスクはFedRAMPユーザーが使用できますが、GPTタスクは使用できません。

ChatGPTは、OpenAIが開発した生成言語モデル。クアルトリクスのOpenAIワークフロータスクを使用して、ChatGPTをクアルトリクスワークフローに統合できます。これにより、テキストの集計、テキストからの情報の抽出、テキストに基づく回答の生成、コードの生成、テキストの分類、テキストの翻訳などのシナリオを可能にするワークフローを構築できます。

以下の 2 つの異なる OpenAI タスクを使用することができます。

これらのタスクは同じ結果を達成できます。タスク間の唯一の違いは、タスクの設定に使用される認証情報と、各タスクで使用可能なモデルです。

例：CX 調査を顧客に送信して、最近の店舗体験について顧客に尋ねるとします。顧客のフィードバックに対してパーソナライズされた応答を登録する必要があります。GPT タスクを使用して、初期フィードバックの要素を含む顧客への応答を生成することができます。
例：年次の CX アンケートをすべてのお客様に送信して、会社での体験に関するフィードバックを求めたとします。GPTタスクを使用すると、コンテンツに基づいて回答を自動的に分類できます。その後、チケットタスクを使用して、それらのカテゴリに基づいてチケットを作成し、その特定の顧客フィードバックに応答する最適なユーザにチケットを割り当てることができます。
ヒント：これらのタスクを通じて送信されたデータは、Qualtricsとの契約ではなく、OpenAIまたはMicrosoft Azureとの独自の契約を条件として処理されます。Qualtricsは、これらのタスクに関して、OpenAIやMicrosoft Azureを処理外注先として任命していません。

ヒント：サードパーティーの LLM ベンダーとの安全かつ機密性の高いコラボレーションを促進するために、当社は、お客様のデータを保護するために、厳格なプライバシーおよびセキュリティ標準を優先しています。さらに詳しく知りたい場合は、AI 専用のセキュリティおよびプライバシーガイドを参照してください。

ガードレールを導入し、製品を継続的に改良している一方で、人工知能によって不正確な、不完全な、または時代遅れの出力が生成される場合があります。クアルトリクスのAI機能からの出力を使用する前に、出力が正確であることを確認し、ユースケースに適していることを確認する必要があります。Qualtrics の AI 機能からの出力は、人間によるレビューや専門的なガイダンスに代わるものではありません。

OpenAI タスクの設定

  1. 指示に従って、新規ワークフローを登録します。ほとんどの場合、これはイベントベースのワークフローです。
  2. ワークフローのトリガを設定します。多くの場合、ワークフローはアンケート回答イベントから始まります。アンケート回答イベントでは、新しいアンケートの回答を受け取るとワークフローが開始されます。トリガと条件の追加、タスクの追加
    ヒント：その他の一般的なイベントには、チケットイベント、サードパーティーのイベント（ZendeskやSalesforceワークフロールールイベントなど）、オンラインレビューデータのイベントを記録するデータセットなどがあります。
  3. プラス記号（ + ）をクリックして［条件を追加］を選択し、ワークフローに条件を追加します。これにより、ワークフローがいつトリガーされるかが決定されます。
    例：否定的な顧客フィードバックのみに対応する場合は、回答の感情に基づいて条件を追加します。
  4. プラス記号（ + ）をクリックし、［タスクを追加］を選択します。
  5. GPT タスクを使用する場合は GPT を、Azure タスクを使用する場合は Azure OpenAI を選択します。
    gpt または azure タスクの選択
  6. 使用するアカウントを選択します。以前に接続したアカウントを選択するか、ブランド管理者が追加したアカウントを選択します。
    GPT アカウントの選択または新規アカウントの追加
  7. 新しいアカウントを追加するには、[ユーザーアカウントを追加] をクリックします。新しいアカウントを追加する場合は、後で認識できるように、アカウントに名前を付ける必要があります。また、選択したタスクに応じて、いくつかの認証情報を入力する必要があります。
  8. [次へ] をクリックします。
    ヒント：残りのステップではGPTタスクを使用します。記載がある場合を除き、Azure タスクではステップと機能は同じです。
  9. テンプレートプロンプトを選択して開始するか、独自のプロンプトを作成します。独自の目的で、既存のテンプレートを後で編集することができます。
    テンプレートの選択またはゼロからの開始
    次のオプションが利用可能です。

    • 独自のプロンプトの作成: 独自のプロンプトを最初から作成します。
    • テキストの要約：入力テキストを要約して、最も重要な内容を強調表示します。
    • 顧客フィードバックへの返信：レビューや苦情などにプロの口調で返信します。
    • テキストの分類: カテゴリの一覧を作成し、受信テキストに割り当てます。
    • 翻訳: テキストをある言語から別の言語に翻訳します。
  10. [次へ] をクリックします。
  11. このステップは、選択したタスクによって異なります。モデル、温度、プロンプトの追加の選択
    • GPT タスクに対して、 モデル 選択してください。対応機種は、gpt-4、gpt-3.5-turbo、text-davinci-003、テキストdavinci-002、テキストdavinci-001、テキストcurie-001、text-babbage-001、text-ada-001、davinci、ada。また、アクセス権を持つ微調整モデルを使用することもできます。
    • Azure タスクの場合は、以下を入力します。 デプロイメント名 Azure から。このデプロイメントでは、gpt-4 または gpt-3.5-turbo モデルを使用する必要があります。
  12. ［温度］を選択します。これにより、生成される回答をランダム化する方法が決定されます。0.0 から 2.0 までの数値を入力してください。数値が大きいほど、ランダムな回答になります。
  13. 必要に応じて、プロンプトを調整します。ここでは、対応の表示例を追加することもできます。プロンプトの作成については、この OpenAI サポートページを参照してください。
  14. 動的コンテンツセクションで、生成されたテキストをフォーカスするために詳細を追加します。通常、これには顧客に関する特定の情報または会社に関する情報が含まれます。テキストの差し込みメニューを使用した動的コンテンツの追加
  15. 顧客の保存されている連絡先情報やアンケート回答のデータなど、パーソナライズされた情報を追加するには、［{a}］をクリックして差し込みテキストを追加ボタンをクリックし、追加する情報を選択します。テキストの差し込みの使用の詳細については、テキストの差し込みのサポートページを参照してください。
  16. テスト実行タブにナビゲートします。テスト応答の実行
  17. [サンプルコンテンツの提供] セクションで、受信する予定のテキストの例を入力します。
  18. テスト応答の生成をクリックします。
  19. 応答例がテスト応答ボックスに表示されます。この回答を確認して、ニーズを満たしていることを確認します。テスト応答の表示とタスクの保存
    ヒント：変更が必要な場合は、［プロンプト］タブに戻ります。
  20. タスクの結果を JSON 形式にする場合は、[JSON のエクスポート] を有効にします。このオプションは、gpt-4 または gpt-3.5-turbo モデルを使用する場合にのみ使用できます。JSON 形式の有効化
  21. Key 列で、JSON 出力に表示される JSON キー名を追加します。内容説明に、値として保存する内容を入力します。
  22. キーと値のペアを追加するには、追加をクリックします。
  23. キーと値のペアを削除するには、ペアの横にあるごみ箱アイコンをクリックします。
  24. タスクの設定が完了したら、保存をクリックします。
  25. ワークフローでプラス記号（ + ）をクリックし、［タスクを追加］を選択します。プラス記号をクリックし、[タスクの追加] をクリックします。
  26. OpenAI タスクの後に実行するタスクを選択します。これは、応答を使用してチケットを作成するためのチケットタスク、内部レビューのために従業員に応答を送信するための電子メールなどです。可能なすべてのタスクの一覧については、タスクの定義を参照してください。
  27. 後続タスクの設定時に、テキストの差し込みメニューから OpenAI タスクの出力にアクセスできます。OpenAI タスクを選択し、GPT 出力を選択します。GPT タスクで JSON のエクスポートオプションを有効化した場合は、JSON キーもここで使用できます。  チャット gpt 出力のテキスト差し込みメニュー

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