AI スキルを作成

事前定義された生成 AIを利用することで、AI スキルを使ったオートメーションを強化し、オートメーションの作成をスピードアップさせます。そしてそれを様々なソリューションで市民開発者でもプロの開発者でも再利用できるようにします。

プロの開発者は、AI スキルがオートメーションで使用し、時間と労力を節約できるようにBot 作成者を作成します。

AI スキル は、モデル接続 に接続し、プロンプトを微調整することで作成されます。そのために、さまざまな基礎モデルでプロンプトをテストして、ビジネス上の質問に対応する最適なレスポンスを見つけます。 これらの AI スキル は、開発者が使用および再利用できるようにすることで、ソリューション全体のオートメーションの作成を加速させることができます。 次のモデルがサポートされています。
  • Amazon Bedrock
  • Google Vertex AI
  • Azure OpenAI
  • OpenAI

このトピックでは、AI スキル を作成する手順を説明します。

前提条件

プロの開発者が AI スキル を作成しテストするには、これらのロールと権限が必要です。
  • ロール: AAE_Basic、プロ開発者カスタム ロール
  • 権限: Bot Creator
  • 設定: [管理] > [設定] > [AI データ管理] > [データ ロギング設定] を有効にする必要があります。 自動化管理者はこの設定をプロ開発者のために有効にすることができます。
    注: AI エージェント Studio Automation 360 v.34 リリースにアップデートする際は、自動化管理者がこの設定を有効にしていることを確認してください。そうしないと、以前のAutomation 360リリースで作成された既存のAI スキル にアクセスまたは実行する際に、\'権限がありません\'というエラー メッセージが表示される可能性があります。

AI ツール のロールと権限を参照してください。

その他の要件:

ロールと権限のほかに、プロの開発者が、Bot エージェント 22.60.10 以降に接続している必要があります。 モデル接続のテストの一環として、デスクトップ上で Bot を実行する必要があります。 したがって、Bot エージェントがあなたのユーザーに設定されていることを確認してください。 接続を別の Control Room に切り替える必要がある場合は、Control Room インスタンス間でのデバイス登録の切り替えを参照してください。

手順

  1. Control Room にログインし、[オートメーション] > [新規作成または「+」アイコン] に移動して、AI スキル を選択します。
  2. 名前と説明を入力し、作成と編集 をクリックして、テンプレートのアウトラインを表示します。 Address Parser という名前で例を作ってみましょう。
  3. AI スキル 画面で、モデル接続を選択 をクリックして利用可能なアクセスのあるモデル接続リストから選択します。
    これらの モデル接続 はオートメーション管理者によって作成され、カスタム ロールでユーザーに割り当てられます。
  4. モデル接続 を選択すると、選択したモデルに最適なデフォルトのパラメーター設定で AI スキル が設定されます。 必要に応じて設定は変更できます。
    AI スキルパラメーター
    プロンプトを作成するためのパラメーター値は、選択した基礎モデルに基づいて入力されます。 サポートされている基礎モデルのパラメーター設定の詳細については、「Understanding parameter settings for supported foundational models」を参照してください。
    注: さまざまなパラメーター値を設定してテストし、事例に最適な値を決定することができます。 パラメーター値を変更すると、モデル レスポンスに影響します。
  5. この [AI スキル]画面で作成するプロンプトに対して、データ ロギングスイッチをクリックして、この AI スキル のデータ ロギングを有効にすることができます。

    スイッチを有効にすると、この AI スキル の詳細なログがキャプチャされます。ログには、プロンプト テキスト、レスポンス、およびモデル パラメータ設定が含まれ、AI > AIガバナンス > AI プロンプト ログ 画面で確認できます。

    この機能はプロ開発者に対して、AI スキル の詳細な制御を提供し、AI ガバナンス にどのデータをログに記録するかを決定することができます。 これは、機密情報がログに表示されるのを防ぐのに役立ちます。 AI スキル 画面からこのスイッチを無効にすると、AI ガバナンス に部分的なデータが記録されます。 AI スキル のプロンプト テキストやレスポンスなどの重要な情報を含むログは記録されません。 生成 AIAI ガバナンスと安全に使用するために重要です。

  6. これで、プロンプト の作成を開始し、必要に応じてプロンプト入力を追加できます。 例を挙げて手順を説明します。

:

プロの開発者は、 AI スキル を次の名前で作成するでしょう: Address Parser は、データ抽出のためのドキュメント処理中に、さまざまな種類のドキュメントからアドレスを解析して抽出するために使用されます。 この AI スキルは、ドキュメントからアドレス情報を抽出することに焦点を当てています。 このテンプレートは、オートメーションにおけるアクションとして再利用する市民開発者が利用できるようになります。

作成AI スキル

  1. すでに利用可能なリストから モデル接続 を選択済みで (上記のステップ 3 を参照)、今から プロンプト を作成します。
  2. プロンプト フィールドに、次のように入力します。
    Parse the $inputAddress$ & return formatted as:
    • street: street
    • city: city
    • state: state
    • zip code: zip code
  3. プロンプト 入力フィールドをクリックアウトします。
  4. プロンプト入力 セクションには、値を定義するプレースホルダーのプロンプト入力が自動的に入力されます。 この場合、$inputAddress$ プロンプト入力フィールドがシステムによって作成されます。
    プロンプトは、住所の番地、市、州、郵便番号を別々の行に書式化してレスポンスを返します。
    注: プロンプト入力の追加をクリックして手動でプロンプト入力を追加することもできます。
  5. 次に、プロンプト入力 住所フィールドに次の住所を入力します。 例:\'1502 royal oak dr, tx, 75243\'
  6. 次に、レスポンス取得 をクリックして、プロンプトに基づくモデルからレスポンスを取得します。
    注:

    さまざまなプロンプトおよびプロンプト入力値をテストして試し、モデルから目的のレスポンスを得て、最も満足のいくものを最終決定します。

    プロンプトのデータの詳細には、プロンプトに入力することを選択したPHI、PII、またはその他の機密データが含まれていることがあります。 プロンプトをテストおよび実行するときには、この点に注意することをお勧めします。

  7. レスポンスに満足したらAI スキル保存します。

プロの開発者が利用可能なアクションを表示し、アクセスするには、AI スキル の横にある 3 点リーダーをクリックします。

AI スキル アクション

次のステップ

次のステップは、AI スキルをチェックインして、AI スキル パッケージから市民開発者が利用できるようにすることです。

AI スキル をチェックインする理由

AI スキルを作成した後、公開 フォルダーにチェックインします。 これにより、プロの開発者および市民開発者は、本番環境でAI スキル パッケージから使用できるようになります。

詳細については、次を参照してください。

1 つまたは複数のタスク Botが埋め込まれたAI スキルは、完全なワークフロー シナリオを実行する、より大きなオートメーションに追加することができます。

注: AI スキルAI スキル 画面で作成またはテストすると、成功または失敗がモデル レスポンスとともに、[管理] > [監査ログ] および [管理] > [AI ガバナンス] ナビゲーションで表示できます。 「AI ガバナンス」を参照してください。

タスク シーケンスの次のステップとして、AI スキル でのタスク Botの使用 に移動します。