generative AI プロンプトでプロンプトタグを使用する

generative AI のプロンプト内のプロンプトタグは、Document Extraction エンジンによって特定の抽出ロジックを可能にし、複雑なレイアウトからデータを正確に抽出するのに役立ちます。

注: プロンプトタグを Document Extraction プロンプトで使用するには、package バージョン 3.35.14 以上を使用していることをgenerative AI確認してください。

特定のシナリオでは、特定の情報を抽出するために複雑なプロンプトを使用して実験する必要がない場合、プロンプトタグを使用することが役立つかもしれません。 プロンプトタグは、@Tagname の形式で使用され、generative AI プロンプトの最後に追加されます。

v.37リリースから、プロンプトを追加する際にプロンプトタグを選択することで、手動でタグを追加するのではなく、自動的にタグを追加できます。以前に手動でプロンプトタグを追加していた場合、タグは期待通りに機能し続けます。

ベネフィット

データ抽出のための generative AI プロンプトでプロンプトタグを使用することは、以下の利点を提供します:

  • 効率性の向上: プロンプトタグを使用して、別々の検出可能なテーブルや指定されたテーブルから情報を簡単に抽出できます。
  • 定義済みプロンプトタグ: これらのタグは、リンクされたテーブル、署名、フィールド関係などの複雑なシナリオでのデータ抽出を処理するために特別に導入されています。

プロンプト タグ サポート マトリックス

次の表は、Document Automationでサポートされているプロンプトタグの一覧です。

注: プロンプトタグでは、大文字と小文字が区別されません。 例えば、@GenAIVision または @genaivision を使用して、データ抽出のためにビジョン駆動の generative AI モデルを使用できます。
プロンプト タグ 説明 プロンプトタグ使用箇所 例のプロンプト サポートされているパッケージ バージョン
GenAIVisionPlus このタグを使用して、Document Extraction エンジンに対して、複数ページにまたがるテーブルや、最初のページにのみヘッダーがあるテーブル、テーブル内にテーブルがある場合、構造が適切でないテーブルなどのシナリオで、データ抽出を改善するために高度なビジョン駆動の generative AI モデルを使用するよう指示します。
注: このプロンプトタグを使用すると、処理時間に影響を与える可能性があります。

各テーブルの単一のテーブルフィールドの末尾またはテーブルプロンプトにこのタグを追加して、ビジョン駆動の generative AI モデルをデータ抽出に使用する必要があります。
  • テーブル フィールド
  • テーブルのプロンプト

次のプロンプトは、複数ページにわたるテーブルを含む文書から、最初のページにのみヘッダーがある製品情報を抽出するために、先進的なビジョン駆動の generative AI モデルを使用します。

  1. プロンプト: 製品情報とは何ですか？
  2. 製品タグ: GenAIVisionPlus
3.37.4
GenAIVision このタグを使用して、Document Extraction エンジンにビジョン駆動の generative AI モデルをデータ抽出に使用するよう指示します。

このタグは、リンクされたテーブル、複数ページにまたがるテーブル、ネストされたテーブル、マージされたセルなどの複雑なシナリオでデータを抽出するのに特に便利です。

このタグをビジョン対応のgenerative AIモデルを必要とするフォームおよびテーブルフィールドに追加するためのガイドラインを使用してください。

  • フォーム フィールド: 各フォームフィールドの最後にこのタグを追加する必要があります。
  • テーブル フィールド: 各テーブルの少なくとも1つのテーブルフィールドの最後にこのタグを追加する必要があります。
注: ビジョン駆動の generative AI モデルは、非構造化ドキュメントタイプのフォームフィールドではサポートされていません。
  • フォーム フィールド
  • テーブルのプロンプト
  • フォームフィールドで使用される以下のプロンプトは、文書からベネフィット番号を抽出するためにビジョン駆動の generative AI モデルを使用します:
    1. プロンプト: メリット番号の説明とは何ですか？
    2. 製品タグ: GenAIVision
  • テーブルフィールドで使用される以下のプロンプトは、ビジョン駆動の generative AI モデルを使用して文書からクレーム番号を抽出します。
    1. プロンプト: クレーム番号は何ですか？
    2. 製品タグ: GenAIVision
3.35.14
LinkingField このタグを使用して、Document Extraction エンジンにテーブルフィールドが別々の検出可能なテーブルをリンクするために使用できることを示します。

このタグを追加すると、リンクフィールド用の新しい列が出力ファイルに作成されます。

 テーブル フィールド

次のプロンプトは、視覚駆動の generative AI モデルを使用して、患者情報を含む各患者のための別々のテーブルを含む文書から患者名を抽出します。 この場合、患者の名前は出力ファイルの別の列に抽出されます。

  1. プロンプト: 患者名は何ですか？
  2. 製品タグ:

    GenAIVision

    LinkingField

3.35.14
テーブル識別子 *テーブル タイトル* このタグを使用して、Document Extraction エンジンに特定のテーブルを区別させることを示します。 テーブルのタイトルは、抽出される文書で定義されているものであり、学習インスタンスで定義されたテーブル名ではありません。

各テーブルの単一のテーブルフィールドの末尾にこのタグを追加して、ビジョン駆動の generative AI モデルをデータ抽出に使用する必要があります。

 テーブルのプロンプト
  • 次のプロンプトは、ビジョン駆動型の generative AI モデルを使用して、文書で指定された "Herbicides" という名前のテーブルから除草剤に関する情報を抽出します。
    1. プロンプト: 除草剤とは何ですか？
    2. 製品タグ:

      GenAIVision

      テーブル識別子

    3. テーブル識別子名: *除草剤*
  • 次のプロンプトは、文書で指定された [Insecticides] という名前のテーブルから殺虫剤に関する情報を抽出するために、ビジョン駆動型のgenerative AIモデルを使用します。
    1. プロンプト: 殺虫剤の製品名は何ですか？
    2. 製品タグ:

      GenAIVision

      テーブル識別子

    3. テーブル識別子名: *殺虫剤*
3.35.14

他のリソース

詳細を学び、例を確認するには、ビジョン駆動 Generative AI データ抽出 コースを Automation Anywhere University: RPA Training and Certification (A-People login required) で検索してください。