ChatGPT API搭載のデータセット検索

ChatGPT API搭載のデータセット検索

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Zoho DataPrepでは、OpenAIまたはZoho LLMを活用した生成AIにより、要件に基づいて新しいデータセットを検索し、データを拡充できます。これらのデータセットは、データの拡充に利用できます。DataPrepの組織でこの機能を有効にするには、[インポート時にChatGPTで新しいデータセットを検索する]をクリックします。初めて有効にする場合は、[生成AIの設定]タブが開きます。または、[設定]ページの[生成AI連携]タブに移動します。こちらをクリックすると、[設定]ページで生成AI連携機能を有効にする方法の詳細を確認できます。このコネクターを使用すると、ETLワークフローを効率化し、データをスムーズに移動して、データ連携を簡素化できます。

Zoho DataPrepとChatGPT APIの連携について、こちらの短い動画でご確認いただけます。



Zoho DataPrepでOpenAIを利用する機能について、こちらの短いデモでご確認いただけます。



Notes
  • プロンプトと必要な関連データは、選択したAIサービスの提供元と共有されます。個人情報は、選択したAIサービスの提供元には一切共有されません。
  • 生成AI機能を有効にすると、DataPrepの組織のアカウント管理者と組織管理者が利用できます。
  • APIキーは、設定したDataPrepの組織でのみ使用され、他の組織やその他のZohoサービスとは共有されません。
  • OpenAIのChatGPT連携を設定して有効にするには

    Info
    Zoho DataPrepのOpenAI連携では、ユーザー自身のChatGPTのAPIキーとOpenAIの組織IDを使用するBYOK(Bring Your Own Key)方式が採用されています。OpenAIをすでに利用している場合は、APIキーと組織IDを使用してDataPrepのAI機能を利用できます。

    Info データのプライバシーに関する確認事項:Zoho DataPrepでは、米国を拠点とする外部サービスであるOpenAIのChatGPT APIを利用しており、OpenAIの利用規約が適用されます。OpenAIに送信される情報は、ユーザー自身が許可したアクセス範囲によって異なります。ChatGPTに共有されるデータは、利用する機能によって異なります。利用する機能に応じて、列名や選択したセルのデータなどの詳細情報が共有されます。共有するデータの範囲に応じて、各機能を有効/無効にすることができます。そのため、このサービスの利用時には十分に注意し、提供するデータに機密情報や個人情報が含まれていないことを確認してください。


    Notes
    メモ:
    1. 生成される回答は、ChatGPTの学習データに基づいています。回答の正確性、一貫性、関連性は、プロンプトの種類と学習用データセットで利用可能なデータによって異なります。
    2. ChatGPTは、個人情報に関するプロンプトには回答しません。

    1.  インポート時に、[Zoho Apps]カテゴリー→[ChatGPTで新しいデータセットを検索する]を選択します。[生成AIの設定]タブが開きます。選択したAIサービスの提供元で認証するには、[今すぐ認証する]をクリックします。

    [生成AIの設定]タブが開くのは初回のみです。以降は、[設定]ページの[生成AIの設定]タブで設定を編集できます。





    Alert
    メモ:DataPrepの[設定]ページにある[生成AIの設定]は、アカウント管理者にのみ表示されます。
    DataPrepの組織で機能を有効にできるのは、アカウント管理者のみです。

    2. [OpenAI]の横にある[今すぐ認証する]をクリックします。



    3. 同意を求めるポップアップが表示されます。続ける前に、データのプライバシーに関する確認事項をよくお読みください。続行すると、リスクとOpenAIの利用規約に同意したものとみなされます。



    4. DataPrepの組織でOpenAI連携を設定するため、OpenAIの組織の[APIキー]と[組織ID]を入力します。
    Notes メモ:キーは暗号化され、Zoho DataPrepに安全に保存されます。OpenAIから組織IDとAPIキーを取得する方法はこちら


    5. 保存したら、[生成AIスキル]タブに移動します。[データセットの検索]を有効にし、[サービスの提供元]のドロップダウンから[OpenAI]を選択します。



    OpenAIの組織IDとAPIキー

    1. 組織名と組織IDを取得するには、OpenAIの[設定]ページに移動します。以下の画像を参照してください。OpenAIの詳細はこちら



    2. APIキーを取得するには、[組織]セクションの[APIキー]タブに移動します。以下の画像を参照してください。OpenAIの詳細はこちら


    Zoho LLMを設定して有効にするには

    Zoho LLMは、Zoho独自の大規模言語モデルです。外部のAPIキーを用意することなく、生成AIの設定から直接有効にできます。有効にすると、Zoho DataPrepのAI機能で利用されます。
    Notesメモ:この設定を表示して利用できるのは、アカウント管理者のみです。

    1. インポート時に、[Zoho Apps]カテゴリー→[ChatGPTで新しいデータセットを検索する]を選択します。[生成AIの設定]タブが開きます。選択したAIサービスの提供元で認証するには、[今すぐ認証する]をクリックします。

    [生成AIの設定]タブが開くのは初回のみです。以降は、[設定]ページの[生成AIの設定]タブで設定を編集できます。





    2. AIサービスの提供元のリストで[Zoho LLM]を見つけ、[設定を有効にする]をクリックします。



    3. 同意を求めるポップアップが表示されます。続ける前に、データのプライバシーに関する確認事項をよくお読みください。



    4. [認証]パネルで、[Zoho LLM]の切り替えボタンが有効になっていることを確認し、[保存する]をクリックします。



    5. 保存したら、[生成AIスキル]タブに移動します。[データセットの検索]を有効にし、[サービスの提供元]のドロップダウンから[Zoho LLM]を選択します。


    生成AI APIを活用したデータの拡充

    1. パイプラインを作成するか、[ホーム]ページ、[パイプライン]タブ、または[ワークスペース]タブから既存のパイプラインを開き、[データを追加する]をクリックします。また、[ワークスペース]タブの[データのインポート]をクリックして、データをインポートすることもできます。
    Info
    情報:パイプラインの作成画面の上部にある[データのインポート]アイコンをクリックして、複数のデータソースからパイプラインにデータを取り込むこともできます。




    2. 左ペインから[Zohoアプリ]カテゴリーを選択し、[ChatGPTで新しいデータセットを検索する]をクリックします。検索ボックスでこの項目を直接検索することもできます。



    3. [指示内容]に、探しているデータの種類に関するヒントを入力します。たとえば、Salesforce CRMのInstagram「いいね!」リストのデータセットを作成します。ヒントを挿入するセクションから、プロンプトの例を挿入することもできます。



    4. [データを取得する]をクリックすると、ChatGPTによって生成されたデータのプレビューが表示されます。



    5. [インポート]ボタンをクリックして、データをインポートします。続いて、パイプラインの作成画面が開き、ETLパイプラインに加工処理を適用できるようになります。また、ステージを右クリックし、[データを準備する]を選択すると、DataPrep Studioページでさまざまな加工処理を使用してデータを準備できます。こちらをクリックすると、加工処理の詳細を確認できます。


    7. データフローの作成と各ステージへの必要な加工処理の適用が完了したら、ステージを右クリックして[エクスポート先を追加]し、データフローを完成させます。
    メモ:ETLパイプラインにエクスポート先を追加した後、まず手動での実行を使用してパイプラインを実行できます。手動での実行が正常に動作することを確認したら、パイプラインとデータ転送を自動化するための予約設定を行えます。実行の種類の詳細はこちらをご確認ください。
    予約設定、バックフィル、手動での再読み込み、Webhook、またはZoho Flowを設定する場合は、すべてのデータソースに対してインポート設定を行う必要があります。インポート設定を行わないと、実行を保存できません。インポート設定の方法については、こちらをクリックして詳細をご確認ください。

    8. 実行を設定すると、実行時にパイプラインジョブが作成されます。ジョブの概要で、ジョブのステータスと詳細を確認できます。こちらをクリックすると、ジョブの概要について詳しく確認できます。

    プロンプトの例

    a. 米国の州別売上税率のデータセットを作成する。



    b. 米国で平均気温が最も高い場所のデータセットを作成する。