データ／文書からの質問への回答 トリガーアクション

:::(Info) (オープンベータ）フロントライン・コパイロットのトリガーアクションは現在オープンベータ中です。ベータ版への参加に興味がある方は copilot@tulip.co::::::(Warning) (ベータ版に関する免責事項) Tulipが提供するベータ版の使用は任意であり、ご自身の責任で行ってください。ベータ版は未テスト/未検証の性質上、「現状のまま」、「利用可能な限り」、無保証で提供されます。 これは、サービス利用規約またはMSAに基づくTulipのいかなる保証、補償、およびその他の義務も、ベータ版には適用されないことを意味します。 * Frontline Copilotは強力です！当社は、予期せぬ事態に気づいた場合、いつでもすべてのCopilotトリガーをオフにする権利を留保します。 当社は、ベータ版の期間中、必要に応じてCopilotトリガーを制限する権利を留保します。プログラム終了後3ヶ月以内に、この機能を継続するかどうかを決定できます。
* 将来のある時点で、ベータ版機能の使用量に基づく価格設定を導入する可能性があります。
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トリガーアクションの "ドキュメントから質問に答える "と "データから質問に答える "は、PDF、画像、データのリスト、またはテキスト内のテキストベースの情報を分析し、ユーザーが提供した質問に対する答えを返します。さらに、質問に回答するために使用された入力部分を参照として返すことで、ユーザーは回答を生成するために使用されたソースを確認することができます。

使用例

• 長い取扱説明書やメンテナンスマニュアルを手作業で調べることなく、機械の問題に対する迅速な解決策を見つける。
• 要約を求めることで、問題の説明から重要な情報を抽出する。

入力と出力

トリガーアクションには、2つの入力（ドキュメント**/データと質問**）と2つの出力（回答と 参照）があります。

入力入力

の情報源として使用されるデータです。

サポートされるデータタイプ

| 文書からの質問に対する回答｜データからの質問に対する回答｜---｜ファイル（PDF*）｜配列｜画像｜テキスト｜※パスワードで保護されたPDFは使用できません。

*パスワードで保護されたPDFは、現在サポートされていません。:::(Info) (注意) "Answer Question "は、入力のテキストベースのデータで最もよく機能します。数値データについては、Tulip Tableにデータを格納し、Tulip Analyticsを使用することをお勧めします。 ::: 現在サポートされている言語（PDFと画像について）: * 英語 * フランス語 * ドイツ語 * イタリア語 * ポルトガル語 * スペイン語

入力質問

データに基づいて回答される質問です。

サポートされるデータ型: * テキスト

現在サポートされている言語: * 英語 * フランス語 * ドイツ語 * イタリア語 * ポルトガル語 * スペイン語

出力回答

これは、入力に基づくトリガーアクションによって特定された質問に対する答えです。

| サポートされるデータ型｜｜ ---｜ 出力｜｜ テキスト

出力：参照

これは、答えを特定するためにトリガーアクションによって使用された入力の部分の配列です。この出力は、Input で選択されたデータ型に依存します。

入力がファイル（PDF）または画像

プロパティ "Page "と "Text "を持つオブジェクトのリスト * PDFの場合、リストの項目は、質問に答えるために使われた各ページのページ番号と抽出されたテキストになります * 画像の場合、リストは、ページ番号1と画像上で検出されたテキストを持つ1つのエントリのみとなります

入力は任意のタイプのリスト

入力と同じタイプのリスト * リストには、質問に答えるために使用されたすべてのレコードが含まれます。

どのように機能し、何を考慮すべきか

私たちの "質問に答える "トリガーアクションの中心では、あなたのドキュメントから最も関連する答えを見つけるスマートな方法を使用しています。ここでは、PDF（=複数ページ）やレコードのリストのような複数の参照を持つことができる入力を例に、どのように動作するかを説明します：

1. 私たちは入力として提供された文書／記録の各ページを受け取り、それに対してユニークな「フィンガープリント」を作成します。これは各ページに何が記載されているかを理解するのに役立ちます。
2. あなたが質問をすると、私たちはそのフィンガープリントに基づいてどのページ／記録があなたの質問に最も関連しているかを特定します。
3. そして、あなたの質問と関連するページまたはレコードを受け取り、それをAIシステムへの入力として提供し、ページに基づいて質問に答えます。
4. そしてトリガーアクションは答えと、質問に答えるために使われたページやレコードを返すので、あなたはその両方を確認することができます。

留意すべき重要な点は、システムは非常に強力ですが、一度に「読む」ことができる量には限界があるということです。つまり、質問に答えるために常にすべての情報（たとえばPDFのページ）を使えるわけではないということです。その結果、ある種の質問は他の質問よりもシステムに適しています。そのため、システムは可能な限り正確であるように設計されていますが、特に重要なトピックについては、人間がループに参加することをお勧めします。これは、当社のシステムが信頼できないからではなく、AIを補完する人間の判断の価値を信じているからです。こうすることで、最高レベルの精度と文脈理解を確保することができます。

エッジケース

入力がない、またはクエリがない

トリガーアクションに入力やクエリが提供されていない場合、アプリは以下のシステムエラーを表示します。

入力やクエリに値が割り当てられていない。これは "null "と同じです。 * クエリには空の文字列が割り当てられています。

提供された入力から質問に答えることができない

回答は次のようになります:指定されたコンテキストで提供される情報はありません [...].

制限

:::(Warning) (警告）制限は変更されることがあります。
現在、Copilotトリガーには以下の制限があります。これらの制限はインスタンスレベルで追跡されます。これらの制限を超えた場合、トリガーアクションは失敗します。

ドキュメントからの質問に対する回答: 月間制限: 10,000 リクエスト/月 レート制限: 10 リクエスト/分

データからの質問に対する回答： 月間制限：100,000 リクエスト/月 レート制限：10 リクエスト/分 ````.