AICOMMAND コマンド

Analytics を外部 AI サービスと統合することで、自然言語データ分析をサポートします。

構文

AICOMMAND {<FIELDS> field <...n>|<FIELDS> ALL} <SCRIPT "パスとファイル名"> TO テーブル名 USER_PROMPT "ユーザー プロンプトのテキスト" <PASSWORD num> MODEL "モデル情報" URL "AI サービス API URL" <BATCHSIZE レコードの数> <IF test> <WHILE test> <FIRST range|NEXT range> <OPEN>

パラメーター

MODEL "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0"

URL "https://api.anthropic.com/v1"

例

OPEN Vendors
AICOMMAND FIELDS ベンダー名アドレス TO "AI ベンダーの分類" USER_PROMPT "これは一般的に知られているベンダーですか？出力値は、一般的な場合は COMMON、既知でも稀な場合は RARE、そうでない場合は UNKNOWN になる必要があります。"MODEL "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0" URL "https://hackfest-bedrock-proxy.diligentoneplatform-dev.com/api/v1"

OPEN PcardTransactions
AICOMMAND FIELDS Description UnitCost TO "AI 経費コストレビュー" USER_PROMPT "「説明」と「単価」の組み合わせを考慮して、そのコストが「一般的」か「異常」かを示します。"MODEL "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0" URL "https://hackfest-bedrock-proxy.diligentoneplatform-dev.com/api/v1"

OPEN hotel_reviews
AICOMMAND FIELDS reviews_rating reviews_text TO "AI ホテル レビュー感情分析" USER_PROMPT "reviews_text フィールドで感情分析を実行し、以下の基本的な人間の感情によってレビューを分類します。幸福、怒り、恐怖、悲しみ、嫌悪、驚きMODEL "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0" URL "https://hackfest-bedrock-proxy.diligentoneplatform-dev.com/api/v1" BATCHSIZE 50 OPEN

備考

Analytics と外部 AI サービスの統合の動作

フィールドの選択、ユーザー プロンプトの作成、および AICOMMAND の実行は、Analytics と外部 AI サービスの間の往復統合の開始点です。

1. AnalyticsAICOMMAND は、Analytics テーブルから選択した 1 つまたは複数のフィールドを抽出し、CSV ファイルに保存します。

2. AnalyticsAICOMMAND は、ユーザー プロンプトと AI サービス API の接続情報を、デフォルトの Python スクリプトまたは作成した Python スクリプトで使用できるようにします。

   デフォルトの Python スクリプトの場所:

   C:\Program Files (x86)\ACL Software\ACL for Windows <version>\acl_py_util\ai_main.py

   注意

   デフォルトの Python スクリプトを移動したり、変更したりしないでください。AICOMMAND のデフォルトの動作は、デフォルトの Python スクリプトが正しい場所にあり、かつ変更されていないことに依存します。

3. PythonPython スクリプトは CSV ファイルをインポートし、Pandas データフレームに変換します。

4. PythonPython スクリプトは、データフレームとユーザー プロンプトを AI サービス API に送信します。API データ制限内に収まるようにするために、スクリプトはデータフレームをバッチで送信します。

5. AI サービスAI サービスは、ユーザー プロンプトの指示に基づいてデータフレームを処理します。

6. AI サービスAI サービスは、AI 処理の結果を含む ai_response 列を追加して、データフレームを Python スクリプトに返します。

7. PythonPython スクリプトは返されたデータフレームを Analytics テーブルに変換し、AICOMMAND で指定された出力テーブル名を使用して Analytics にエクスポートします。

8. AnalyticsAnalytics で出力テーブルを開いて AI 処理の結果を表示したり、その結果を追加のデータ分析の基礎として使用したりすることができます。

独自の Python スクリプトの使用

AICOMMAND では独自の Python スクリプトを使用できます。AI サービス API の操作に必要なロジックを使用してスクリプトを作成します。AICOMMAND では、SCRIPT パラメーターを使用して、スクリプトのパスとファイル名を指定します。

使用可能なアプローチの 1 つとして、AICOMMAND で使用するデフォルトの Python スクリプトを独自のスクリプトの開始点としてコピーできます。デフォルト スクリプトは、Analytics のインストール フォルダーに置かれています。Analytics をデフォルトの場所にインストールした場合、スクリプトは次の場所にあります。

C:\Program Files (x86)\ACL Software\ACL for Windows <version>\acl_py_util\ai_main.py

AICOMMAND で使用される Python スクリプトには、デフォルトのスクリプトか独自のスクリプトかに関係なく、外部 AI サービスの接続設定が含まれている必要があります。独自のスクリプトには、次の 2 つのオプションがあります。

• Analytics からの接続設定を使用するAICOMMAND パラメーターで指定されたホスト、モデル、AI API キーの値を使用します。

  Python スクリプトで AICOMMAND 値を使用するには、3 つの変数を定義するか、デフォルトの Python スクリプトから変数定義をコピーします。

  an_api_key = os.getenv("ACL_PY_API_KEY")
  ai_base_url = os.getenv("ACL_PY_AI_BASE_URL")
  ai_model = os.getenv("ACL_PY_AI_MODEL")

• 独自の方法を使用する独自の方法を使用して、ホスト、モデル、AI API キーの値を指定します。独自の方法を使用する場合は、AICOMMAND パラメーターで接続値を指定する必要はありません。

一意の識別子フィールドの作成

AI サービスから返されたテーブルを元のソース テーブルと結合したくても、一意の識別子フィールドがない場合は、AICOMMAND を使用する前に RECNO( ) 関数を使用して識別子フィールドを作成することができます。

1. ソース テーブルで、以下の式を使用する record_number という名前の演算フィールドを作成します。

   RECNO( )

   RECNO( ) 関数は、テーブル内の各レコードに対して、record_number フィールドに一意のレコード番号を追加します。

   詳細については、DEFINE FIELD .。。COMPUTED コマンド

2. AICOMMAND を使用し、外部の AI サービスを使用してデータを処理します。

3. record_number フィールドを共通キーフィールドとして使用し、AI サービスから返されたテーブルをソース テーブルと結合します。

   詳細については、JOIN コマンドを参照してください。

ai_response フィールドでの複数のコンポーネントの分離

AICOMMAND によって返される出力テーブルでは、ai_response フィールドの値が複数のコンポーネントまたは要素を含んでいる場合があります。たとえば、以下に示す 1 つの値には、sentiment、sentiment_score、key_reasons、themes という 4 つのコンポーネントが含まれています。themes コンポーネントには、3 つの個別の値が含まれています。

感情：Positive, sentiment_score: 0.6, key_reasons（主な理由）：clean rooms, friendly staff, breakfast issues（清潔な部屋、フレンドリーなスタッフ、朝食の問題）themes（テーマ）：cleanliness, staff, food（清潔さ、スタッフ、食べ物）

後続の分析をサポートするために、次に示す計算式を使用して、構築する個別の計算フィールドにコンポーネントと値を分離できます。

計算フィールドの構築方法に関する一般的な情報については、「演算フィールドの定義」を参照してください。

REGEXREPLACE(ai_response, "sentiment\:\s(.*?),.*", "$1")

VALUE(REGEXREPLACE(ai_response, ".*sentiment_score\:\s(.*?),.*", "$1"), 1)

REGEXREPLACE(ai_response, ".*key_reasons\:\s(.*?),\sthemes.*", "$1")

REGEXREPLACE(ai_response, ".*themes\:\s(.*?)", "$1")

SPLIT(REGEXREPLACE(ai_response, ".*themes\:\s(.*?)", "$1"), ",", 1)

SPLIT(REGEXREPLACE(ai_response, ".*themes\:\s(.*?)", "$1"), ",", 2)

SPLIT(REGEXREPLACE(ai_response, ".*themes\:\s(.*?)", "$1"), ",", 3)