AI プロンプト構成を定義

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2025年10月27日
  • 所要時間：2分

    • プロンプト構成を定義して、各ソースからのデータを照会して大規模言語モデル (LLM) に提示する方法を制御します

    始める前に

    必要なロール：admin

    手順

    1. 移動先 すべて > ワークプレイスインサイト > 設定.
    2. [AI プロンプト構成] ページで、[ 新規] を選択します。
    3. フォームのフィールドに入力します。
      表 : 1. ワークプレイスデータソース
      フィールド 説明
      データソース インサイトの生成に使用される職場データソース。
      スキル 大規模言語モデル (LLM) を使用してServiceNowデータから AI 支援出力を生成するNow Assistスキル。
      カテゴリ AI プロンプト構成の分類またはグループ化。次のオプションから必要なカテゴリを選択します。
      • 予約
      • スペース管理
      • ワークプレイスコネクタ
      たとえば、[予約] を選択して AI システムへの指示を指定すると、ワークプレイスセントラル ダッシュボードの [予約管理] タブに予約インサイトが表示されます。
      有効 プロンプト構成を有効にするオプション。デフォルトでは、このフィールドは [アクティブ] に設定されています。
      順番 このプロンプト構成が入力の前に表示される順序。
      AI 指示 AI システムが実行するように構成されている特定のタスクまたは分析の説明。データ分析、パターン検出、予測モデリングなどの指示とアクションを含めます。出力を生成するときに従うべき明確で直接的な指示を AI システムに提供します。

      たとえば、2 週間の占有データを体系的に分析して、キャパシティ使用率パターン、スペースの最適化の機会、および運用の異常を特定します。
      しきい値 AI システム内で特定の分析またはフラグをトリガーする数値またはカテゴリの制限または値の定義。例を次に示します。
      • 高占有率検出:キャパシティしきい値の 90%
      • 低使用率分析:キャパシティしきい値の 40% 未満
      これらのしきい値は、AI システムが特定の条件や異常にフラグを立てるタイミングを決定するのに役立ちます。
      例 AI システムの指示としきい値がどのように適用されるかを示す、例示的なケースまたはシナリオ。このフィールドは、ユーザーが AI 構成で予想される入力と出力を理解するのに役立ちます。
      たとえば、次のようになります。
      • キャンパスの出席者数は前週比で 22% 減少しました (WoW)
      • 金曜日は一貫して出席率が最も低い日です (水曜日と比較して -30%)
    4. [ユーザー基準] セクションで、ユーザー基準レコードを選択して、それぞれのインサイトを表示できるユーザー、ロール、およびグループを決定します。
      たとえば、予約マネージャーロールを持つユーザーは、 ワークプレイスセントラル ダッシュボードで予約管理に関連するインサイトを表示できます。
    5. [送信] を選択します。