ドキュメントとのチャット
情報処理の次のステップ
公開データセットと一般的な知識に依存する代わりに、「ドキュメントとのチャット」は、信頼できる内部ソースに基づいてコンテキスト特有の回答と分析を生成します。文書をアップロードし、これらの文書をチャットの質問回答の基礎として使用してください。
データ制限の解消
言語モデルに質問する場合、モデルがトレーニングされたデータセットに依存します。通常はインターネットから取得した情報です。公開されていないソースはこのデータセットには含まれていない可能性があります。チャットの情報源としてあなたの文書を使用することで、モデルがあなたの質問に必要な情報を持っていることを確実にできます。
あなたの文書を使う利点
自分の文書について、文書の主要点を挙げる、文書を要約するなどの質問をすることができます。また、独自のデータセットを用いて、言語モデルに特定の分析を実行させることも可能です。
文書ベースのチャットの欠点
文書をアップロードして処理するには追加の手順が必要です。特定情報の文脈なしでも十分に回答を得られる場合、これらの手順は不要です。また、文書から必要な情報を取得してモデルへリクエストを送る前に、処理に時間がかかることがあります。
どのソースが読まれたかを確認する
回答の下にある ソース では、モデルが使用した内容を確認できます: 全文、抜粋、要約、処理が不完全、または 未読。添付ファイルが自動的に全文読取されるとは限りません。ファイルのすべての部分を扱う必要がある回答を使う前に、この情報を確認してください。
一部選択や要約結果の場合は、章や残りの部分についてより具体的に質問できます。処理が不完全な場合は、まずファイルの状態を確認してください。アシスタント管理者は ソーステキスト で ソースの全文を必須にする を選べます。そうすると、要約は本文の代替として使われません。大きなソースは分割して読み込まれ、消費量が増える場合があります。その場合でも、ソースの通知を確認する必要があります。
1つまたは複数の文書を選択
質問バーの右側にあるクリップのアイコンをクリックしてファイルモードを有効にできます。チャットに使用するファイルは最大10件まで選択できます。
文書とチャットを開始するとき、文書チャットに適した言語モデルかどうかを検証します。適切でない場合は、現在のカタログから自動的に適切なモデルが選択されます。
この文書に対して、ファイルモードを有効にしている限り、チャットを継続します。
ファイルごとに処理
文書とのチャットに加え、AI-Public では各文書に個別のプロンプトを適用して個別の回答を受け取る機能も提供します。この機能は「ファイルごとに処理」と呼ばれます。
この機能は「ファイル付きチャット」と併用して使用できます。
典型的なシナリオ
「ファイルごとに処理」機能の実用例：
- 参照文書をアップロードし、ファイル付きチャットを有効にします
- 分析対象の複数の文書をアップロードし、ファイルごとに処理を有効にします
- すべてのファイルに対して適用されるプロンプトを作成します
この方法で、参照文書に基づいてすべての文書を自動的に分析させるなどの運用が可能です。
「ファイルごとに処理」機能には最大30ファイルの制限があります。
対応するファイルタイプ
AI-Public は文書とのチャットに向けて、さまざまなファイルタイプをサポートします。
- PDF (.pdf)
- Word (.docx)
- CSV (.csv)
- JSON (.json)
- テキスト (.txt)
- 音声・動画ファイル（拡張子: mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm）
音声または動画ファイルとのチャット
AI-School は音声・動画ファイルをまず設定済みの文字起こしプロバイダーでテキスト化します。会話では、結果に時間ブロックや話者ラベルが含まれることがあります。その後、適切なテキストモデルで句読点、スペル、話者ラベル、専門用語を修正できます。長いファイルはプロバイダーやモデルの制限により短いファイルと異なる処理になる場合があります。
中央ナレッジベース
公開済み文書は組織または学校の範囲内で自動検索され、所有権は組織に保持されます。
- Markdown文書を作成
- ソースファイルを追加
- OKFバンドルをインポート / OKFバンドルをエクスポート
- 公開状態: 下書き, 公開済み, アーカイブ済み
- 範囲: 組織全体 / 選択した学校
学校管理者が管理できるのは自校の文書のみです。組織管理者は組織全体のナレッジも管理できます。
移植可能なOKF知識にはYAMLフロントマターと通常のMarkdownリンクを使用してください。
