Assistants Reference Manual

Assistants Reference Manual#

アシスタントGen AI Builder、Griptapeを採用は、インテリジェントアプリケーションのオーケストレーションレイヤーとして機能し、知識の取得、動作ガバナンス、ツールの実行を会話型インターフェイスに組み合わせます。これらは、静的な Knowledge Bases Reference Manual および Tools Reference Manual を、 EDB’s vision for AI with Postgres and Hybrid Manager 内で実行されるインタラクティブな管理対象AIエクスペリエンスに変換します。

目次

  • Getting Started - AI Factory 101

  • Practical Scenarios

  • Configuration Checklist

  • Architectural Role

  • Core Architecture

  • Operational Characteristics

  • Integration Ecosystem

  • Use cases

  • SDK Quick Links

  • FAQ

はじめに#

一般的なフロー ナレッジベース → レトリバー → ルールセット → ツール/構造 → アシスタント → Threads Reference Manual

実践的なシナリオ#

構成チェックリスト#

アーキテクチャロール#

アシスタントは、ユーザーとGen AI Builderエコシステム間のプライマリインターフェイスとして機能し、複数のコンポーネントを調整して一貫したAIを利用したインタラクションを提供します。これらは、推論機能用の Model serving and inference 、データ処理用の AI Accelerator Pipelines 、セマンティック検索操作用の Vector Engine (PGvector) を含む他のAI Factoryコンポーネントと統合しています。

システムインテグレーション#

Gen AI Builderコンポーネント

  • ナレッジベース 検索拡張生成パターンを介して事実の根拠を提供します

  • レトリバー 組織のナレッジ全体でセマンティック検索操作を実行します

  • ルールセット 動作パラメーターと操作境界を定義します

  • ツール 外部システムの統合とアクションの実行を有効にします

  • スレッド 会話状態とインタラクション履歴を維持します

AIファクトリーインフラストラクチャ

  • モデルサービング 管理対象エンドポイントを介して言語モデル推論機能を提供します

  • ハイブリッドマネージャー 基になるオーケストレーションとリソース管理を提供します

  • Vector Engine Postgresインフラストラクチャ内で高性能セマンティック検索を提供します

コアアーキテクチャ#

会話処理パイプライン#

アシスタントオペレーションは、一貫した動作と包括的な知識の利用を保証する構造化された処理シーケンスに従います。

  1. 入力分析 ユーザークエリーは解析とインテント分類を受けます

  2. 知識検索 接続された知識ベースからの関連情報の抽出

  3. 動作アプリケーション 応答生成パラメーターに適用されるルールセットガイドライン

  4. ツール実行 適切かつ許可された場合に実行される外部アクション

  5. 応答生成 取得したコンテキストと動作制約を使用した言語モデルの推論

  6. 出力フォーマット 引用とソースの帰属を含む応答パッケージ

コンポーネントオーケストレーション#

ナレッジ統合 アシスタントは、コンテンツタイプと組織の要件に基づいて検索戦略を最適化する Retrievers Reference Manual 構成を介して複数のナレッジベースを調整します。このアーキテクチャは、ベクトルの類似性とキーワード一致を組み合わせたハイブリッド検索アプローチをサポートしています。

行動ガバナンス ルールセットは、アシスタントの応答が組織ポリシー、コンプライアンス要件、およびブランド標準と一致することを保証する操作境界を提供します。これらのガイドラインは、会話の柔軟性を維持しながら、すべてのインタラクションに一貫して適用されます。

ツール統合 外部システム接続により、アシスタントはデータ更新、ワークフローの開始、サードパーティサービスの統合を含む情報取得を超えたアクションを実行できます。ツールの実行により、監査証跡とアクセス制御の適用が維持されます。 Tools Reference Manual および Structures Reference Manual を参照してください。

動作特性#

会話管理#

メモリシステム アシスタントは、マルチターンのインタラクションにわたって会話状態を維持し、コンテキストを保存しながら、言語モデルのコンストレインによって課されるメモリ制限を管理します。メモリシステムは、短期の会話の継続と長期の設定学習の両方をサポートします。

コンテキストウィンドウの最適化 効率的なコンテキスト管理により、会話の一貫性を維持しながら、言語モデルのコンテキストウィンドウの最適な利用が保証されます。これには、会話履歴のインテリジェントな要約と動的なコンテキストの優先順位付けが含まれます。

パフォーマンスの最適化#

応答生成 言語モデルの統合は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためのストリーミング応答、高スループットシナリオのバッチ処理を含むさまざまな推論戦略をサポートします。応答生成には、ソースの帰属を維持しながら、取得したナレッジが組み込まれます。

取得効率 ナレッジベースクエリーは、構成可能な取得戦略を介して精度とレイテンシーの両方を最適化します。これらには、類似度のしきい値、結果ランキングアルゴリズム、および頻繁にアクセスされる情報のキャッシュメカニズムが含まれます。

スケーラビリティフレームワーク#

コンカレントオペレーション アシスタントは、個々の会話状態の分離を維持しながら、同時ユーザーのインタラクションをサポートします。リソースの割り当ては、需要パターンと組織のキャパシティ制約に基づいて動的にスケーリングします。

リソース管理 ハイブリッドマネージャーインフラストラクチャとの統合により、モデル推論のためのGPU割り当てや会話データのストレージ最適化を含む、アシスタントインスタンス全体でのリソースの効率的な利用が可能になります。

構成フレームワーク#

アシスタントの定義#

コア構成 アシスタントの作成には、言語モデルエンドポイント、知識ベースの関連付け、および動作パラメーターの仕様が必要です。構成は、テンプレートベースの初期化とカスタムパラメーター指定の両方をサポートしています。

コンポーネントバインディング ナレッジベース、取得者、ルールセット、およびツールは、運用の柔軟性を維持しながら、展開全体で一貫した動作を保証する宣言的構成を介してアシスタントに接続します。

動作構成#

ルールセットの適用 動作ガイドラインは、トーン、形式、ドメインの専門知識、操作境界を含む応答特性を定義します。ルールセットは、会話コンテキストに基づいて、静的構成と動的な適応の両方をサポートします。

応答パラメーター 温度、トークン制限、サンプリング戦略を含む言語モデルパラメーターは、応答生成特性を構成します。これらのパラメーターは、アプリケーション要件に基づいて、創造性と一貫性のバランスをとります。

統合構成#

ナレッジベースの接続 複数のナレッジベースは、検索戦略、コンテンツフィルタリング、結果ランキングのアプローチを指定する取得構成を介して個々のアシスタントに接続します。このアーキテクチャは、専門的な知識ドメインとアクセス制御要件をサポートします。

ツール承認 外部システム統合には、許可される操作、データアクセス境界、および監査ログ要件を定義する明示的な承認構成が必要です。ツール構成は、セキュリティの分離を維持しながら、必要な機能を有効にします。

実装パターン#

エンタープライズナレッジシステム#

部門の専門家 アシスタントは、特定の組織ドメインの主題専門家インターフェイスとして機能し、深い知識ベースとさまざまなユーザーコミュニティの適切な行動特性を組み合わせます。

クロスファンクションサポート マルチドメインアシスタントは、ユーザーの権限とクエリ特性に基づいて、適切なアクセス制御と情報ルーティングを維持しながら、さまざまな組織ソースからの知識を統合します。

顧客向けアプリケーション#

サポートオートメーション カスタマーサービスアシスタントは、製品ドキュメント、ポリシー情報、およびトラブルシューティングの知識を組み合わせて、複雑な問題のエスカレーション経路を維持しながら、一貫したサポートエクスペリエンスを提供します。

セルフサービスポータル 会話インターフェイスを介したインタラクティブなナレッジアクセスは、サポートの負担を削減しながら、顧客のセルフサービスシナリオに包括的な情報検出機能を提供します。

社内生産性向上ツール#

リサーチアシスタンス ナレッジワーカーは、多様な内部ソースにわたって情報を集約するアシスタントの恩恵を受け、適切な帰属とソース検証を維持しながら、組織のナレッジへの迅速なアクセスを提供します。

意思決定サポート 複雑な意思決定シナリオでは、定量的データ分析と定性的な知識の合成を組み合わせたアシスタントを活用して、情報に基づいた組織の選択をサポートします。

品質保証#

応答の検証#

精度検証 体系的な評価手順により、アシスタントの回答が事実の正しさを維持しながらソース知識と一致することが保証されます。これには、重要なアプリケーションの自動検証と人間のレビュープロセスの両方が含まれます。

引用の完全性 ソース帰属の精度は、組織の透明性をサポートし、ユーザーが独立して情報を検証できるようにします。引用システムは、応答生成までオリジナルソースからの詳細な出所追跡を維持します。

パフォーマンスモニタリング#

会話分析 包括的なメトリックは、ユーザー満足度、クエリ解決率、エスカレーションパターンなどのアシスタントの有効性を追跡します。分析は、継続的な改善と最適化戦略をサポートします。

システムパフォーマンス 技術的なパフォーマンスモニタリングには、応答遅延、リソース使用率、およびシステム可用性メトリックが含まれ、さまざまな負荷条件にわたって一貫したユーザーエクスペリエンスを保証します。

運用上の考慮事項#

導入戦略#

開発ワークフロー アシスタント開発は、ナレッジベースの検証、動作テスト、運用展開前の統合検証を含む体系的な手順に従います。開発環境は、反復の調整とテストをサポートします。 Create an Assistant in Gen AI Builder およびSDKリファレンスを参照してください。

プロダクション管理 ライブアシスタント管理には、パフォーマンスモニタリング、コンテンツの更新、および操作上のフィードバックと組織の要件の変化に基づいた動作調整が含まれます。

メンテナンス手順#

ナレッジベースの更新 コンテンツの同期により、アシスタントは現在の組織情報にアクセスし、移行期間中の応答の一貫性を維持できます。更新プロシージャは、インクリメンタルな変更と包括的なコンテンツの更新の両方をサポートしています。

動作の洗練 ルールセットを変更すると、ユーザーのフィードバック、組織ポリシーの変更、および操作経験に基づいて、アシスタントの動作を適応できます。行動の変化は、組織の進化をサポートしながら一貫性を維持します。

セキュリティフレームワーク#

アクセス制御#

ユーザー認証 アシスタントのアクセスは、組織のID管理システムと統合し、展開要件とセキュリティポリシーに基づいて、認証されたユーザーと匿名の相互作用の両方をサポートします。

情報ガバナンス ナレッジベースのアクセスは、組織のデータ分類とユーザー権限フレームワークを尊重し、包括的な知識のアクセシビリティを維持しながら、適切な情報の公開を保証します。

監査機能#

インタラクションログ 詳細な会話ログは、コンプライアンス要件、運用分析、およびセキュリティモニタリングをサポートし、プライバシー考慮事項とデータ保持ポリシーを尊重します。

決定トレーサビリティ 応答生成プロセスは、説明責任と改善を目的とした情報ソース、推論経路、および決定要素の検証を可能にする包括的な監査証跡を維持します。

統合エコシステム#

AIファクトリーコンポーネント#

アシスタントは、より広範なAI Factoryエコシステム内で動作し、次の機能を活用します。

  • ** Model serving and inference ** 管理された言語モデルの推論を提供します

  • ** AI Accelerator Pipelines ** ナレッジベースのコンテンツ処理を有効にします

  • ** Vector Engine (PGvector) ** セマンティック検索インフラストラクチャを提供

開発リソース#

実装ガイド

ユースケース#

  • エンタープライズナレッジアシスタント KB + レトリバー + アシスタント + ツール 例 チケット発行/CRM

  • カスタマーサポートコパイロット ポリシー/よくある質問KB +ルーティング+ルールセットを介したガードレール

  • ワークフローボット 承認、エンリッチメント、レポートのための構造+ツール

  • 分析用RAG pgvector +パイプライン+ガイド付き探索のためのアシスタント

SDKクイックリンク#

よくある質問#

  • アシスタントを複数のナレッジベースに接続するにはどうすればよいですか? - 複数のKBをターゲットとする Create a Retriever in Gen AI Builder を作成します。 Create an Assistant in Gen AI Builder で割り当てます。ソースごとにメタデータフィルターを使用します。

  • アシスタントに内部APIを呼び出させるにはどうすればよいですか？ - スコープされた資格情報を使用して Create a Tool in Gen AI Builder をパッケージ化するか、 Create a Structure in Gen AI Builder をプロモートします。アシスタントに接続します。 Create a Ruleset in Gen AI Builder を介して使用を強制します。

  • テストとデバッグはどうすればよいですか? - テストチャットと Threads Reference Manual を使用します。取得セットを検証し、ルールセットリビジョンを確認し、保存された入力で再実行します。必要に応じてトレースをエクスポートします。

  • モデル/ドライバーはどのように選択すればよいですか？ - 一般的なモデルから始めます。タスク固有のプロンプトを安価/高速のドライバーにルーティングします。プライベートエンドポイントの場合、 Model serving and inference を介して統合します。

アシスタントは、Gen AI Builder内のインテリジェントアプリケーションの基本的なインターフェイスを提供し、知識、動作、機能を組織のガバナンスフレームワーク内で動作する一貫した会話エクスペリエンスにオーケストレーションします。

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