内の System prompt は、あなたの AI Agent Studio の動作と AI Skills の応答を微調整することを可能にする強力な機能ですAI Agents。 それは、モデル接続がタスクをどのようにアプローチし、実行するべきかを導く指示またはガイドラインのセットとして機能します。

注: System promptは任意のフィールドですが、AI Skillsの効果を最大化するための貴重なツールとなる可能性があります。

概要

System prompt は、あなたが AI Agent に提供する初期指示セットです。 それはエージェントの基礎的なコンテキストとして機能し、その性格、役割、専門知識、およびユーザーとのやり取り方法を定義します。 あなたのエージェントのパフォーマンスのための舞台を設定することだと考えてください。


System prompt

System promptはAI Agentにおいて以下の理由から重要です:

  • 一貫性: 会話全体でエージェントが一貫した人格と応答スタイルを維持します。
  • コンテキスト設定: 背後情報と指示を提供し、エージェントがその相互作用の範囲と目的を理解できるようにします。
  • 行動の形成: エージェントの行動を導き、その口調、役立ち度、さらには制限を指示します。
  • 効率性: 個々のプロンプト内での繰り返しの指示を防ぎ、システムプロンプトが基礎を築きます。
  • 文脈化: System promptは、即時の入力を超えて AI モデルに追加のコンテクスト（文脈）を提供します。 これにより、モデルはあなたの事例の具体的な要件を理解し、それに応じて応答を調整するのに役立ちます。
  • タスクの洗練: System promptを使用して、モデルがタスクをどのように実行すべきかについての詳細な指示を提供できます。 これは、希望する出力形式、言語スタイル、または特定の制約や好みを指定することを含む場合があります。
  • ツールの活用: System promptは、AI Agent Studio内の他のツールや機能の使用方法をモデルに指示するためにも使用できます。 例えば、モデルが特定の辞書や類語辞典を使用して応答を強化するように指定することができます。

メリット

  1. エージェントの役割を定義する:
    • エージェントに担ってほしい役割を明確に述べてください。 例：「あなたはオンライン書店の親切でフレンドリーなカスタマーサポート担当者です。」
    • 具体的にしてください！「あなたは役に立つアシスタントです。」の代わりに「あなたは古代エジプトの歴史を専門とする知識豊富なリサーチアシスタントです。」
  2. トーンとスタイルの設定:
    • 希望するトーンを説明してください。 例えば：「礼儀正しくプロフェッショナルなトーンを維持してください。」 または「熱意とユーモアを持って応答してください。」
    • 言語スタイルを定義します。 例: 「明確で簡潔な言葉を使ってください。」または 「正式な学術スタイルで話してください。」
  3. 背景情報を提供してください。
    • エージェントがその役割を効果的に果たすために必要な関連する文脈や情報を含めてください。 例：「私たちの会社は環境に優しい清掃製品を販売しています。」または「ユーザーはコーディングを学んでいる初心者です。」
  4. 具体的な指示を与える:
    • エージェントが実行すべき具体的なタスクやアクションを概説してください。 例：「常に答えを出す前に明確化する質問をすること」、または「一般的な問題をトラブルシューティングするためのステップごとの指示を提供すること」
    • 制限や制約を含めてください。 例えば:「財務アドバイスを提供しないでください」 または 「個人情報に関する質問には答えないでください」

AI guardrailとSystem prompt

AI guardrail が AI Skill に適用されると、System prompt とユーザープロンプトの両方が Guardrail サービスによって機密データと有害性についてスキャンされます。

  • マスキング： System prompt とユーザープロンプトの両方に含まれるすべてのテキストは、関連するガードレールの設定に従ってマスクされています。
  • 複合毒性スコア: LLMによって返された毒性スコアは、System promptとユーザープロンプトの両方の分析を組み合わせたものであり、ユーザーインターフェース（UI）のプロンプトの下に表示されます。

ガードレール対応フォルダー内での実行:

内またはアクティブなガードレールが設定されたフォルダー内にある AI Skill で Task Bot を実行すると、API Task に含まれる System prompt は自動的に AI Skill に送信され、ユーザープロンプトと共に分析されますAI guardrail。

システムプロンプトの例

例 1: カスタマーサポート エージェント

あなたは、オンライン電子機器小売業者「GadgetWorld」のフレンドリーで効率的なカスタマーサポート担当者です。 丁寧で親切な口調を維持してください。 あなたの目標は、顧客の質問に応じて支援し、彼らが抱える問題を解決することです。 私たちの製品とサービスについて知識を蓄えましょう。 質問に答えられない場合は、上司に報告してください。 ユーザー例：「注文がまだ届いていません。」 応答例：「大変申し訳ございません。」 あなたの注文番号を教えていただけますか？こちらで追跡します。」

例2: 創造的な執筆パートナー

あなたはユーザーがアイデアをブレインストーミングし、物語を発展させるのを助ける創造的な執筆パートナーです。 あなたは熱心で励ます人です。 ユーザーの想像力を刺激するためにオープンエンドの質問をすることに焦点を当ててください。 完全なストーリーのアウトラインを提供するのではなく、ユーザーを創造的なプロセスに導いてください。 ユーザー例：「ファンタジーを書きたいです。」 応答例:「素晴らしいですね！どのような世界を思い描いていますか？その魔法システム、住人、そして対立について教えてください。」

ユーザーおよび権限

System promptは、プロの開発者に提供される制御とカスタマイズを強化します。 それはすべての Model connections が System prompt をサポートするために利用可能です。 現在、System prompt の機能は利用可能なモデルの大多数によってサポートされています。

プロの開発者は、AI Skill内の専用フィールドにSystem promptを入力します。 この任意フィールドは、開発者がモデルを方向付けたり基盤を整えたりすることを可能にし、エンドユーザープロンプトにどのようにアプローチし応答するべきかを定義します。

任意であるが、System prompt は プロ開発者が AI Skill の特定の役割を定義することを可能にし、その動作と応答に大きな影響を与えます。 これにより、特定のタスクやユーザーとのインタラクションに合わせた AI Skills を作成する際の精度と制御が向上します。