作成されたコンテキストでエージェントの動作をガイドする

このページでは、システム指示を通じて効果的なプロンプトを作成し、さらにBigQuery データの場合は構造化されたコンテキストを提供することで、Conversational Analytics API データ エージェントに作成されたコンテキストを最適に提供する方法について説明します。作成されたコンテキストの提供は省略可能ですが、構造化された作成済みコンテキストを使用すると、API が提供するレスポンスの精度と関連性を高めることができます。

作成されたコンテキストとは

作成されたコンテキストは、デベロッパーがデータ エージェントの動作を形成し、API の回答を絞り込むために提供できるガイダンスです。このガイダンスとしては、自由形式のシステム指示のほか、BigQuery データソースの場合は、テーブルの説明やサンプルクエリなどの情報を含む構造化されたコンテキスト フィールドがあります。質問に回答するために、エージェントはこの作成されたコンテキストと、データソース（BigQuery テーブル、Looker Explore、Looker Studio データソースなど）からの情報および会話履歴（マルチターンの会話の場合）を組み合わせます。

構造化されたコンテキスト フィールドと自由形式のシステム指示による明確なガイダンスを提供することで、エージェントがユーザーの質問を解釈し、有用で正確な回答を生成する能力を高めることができます。明確に定義されたコンテキストは、BigQuery テーブルなどのデータに接続する場合に特に役立ちます。たとえば、作成されたコンテキストを使用して、エージェントに次のようなガイダンスを提供できます。

  • ビジネス固有のロジック: 特定の期間内に 5 回以上購入した顧客を「リピーター」と定義します。
  • 回答の形式: ユーザーの時間を節約するため、データ エージェントからのすべての回答を 20 語以内で要約します。
  • データの表示: すべての数値のフォーマットをその会社のスタイルガイドに合わせます。

作成されたコンテキストを提供する

提供できる具体的な情報は、次のとおりデータソースによって異なります。

  • BigQuery データの場合、構造化されたコンテキストとシステム指示の両方を定義できます。最適な結果を得るには、まず使用できる構造化フィールドを使用してエージェントにコンテキストを提供します。その後、システム指示を定義することで、補足的なガイダンスを提供できます。
  • Looker データの場合、作成されたコンテキストはシステム指示でのみ提供されます。

テーブルの説明やサンプルクエリなどの詳細については、API フィールドで構造化されたコンテキストを指定します。system_instruction パラメータを使用して、YAML 形式の文字列としてシステム指示を指定します。

作成したコンテキストを定義したら、次のいずれかの呼び出しで API に提供できます。