ChatGPTコネクタThinklet

このページでは、ChatGPTでThinkletsを設定する際に使用するアクションについて説明します。

ChatGPTは、事前定義されたAPIコネクタを使用して、ChatGPTにリクエストを簡単に送信し、取得した応答を製品で直接使用できます。

操作: ChatGPTをプロンプト

ChatGPTコネクタThinkletは、ChatGPT APIに依存しており、コネクタの認証情報セクションで設定できます。 ChatGPT APIセットアップについてのより詳しい情報は、OpenAIプラットフォームドキュメントを参照してください。

使用例:

リモートアクションまたはNQLを使用して、オペレーティングシステムまたはアプリケーションのエラーコードを検出します。 その後、情報をChatGPTに送信して、根本原因と対策案の提案を受け取ります。 この使用例では、ChatGPTコネクタが以下の入力パラメータを使用するように設定します:

• 「ChatGPTモデル名」には_gpt-3.5-turbo_を入力してください。 これは、アクセスできる任意のChatGPTモデルに設定できます。

• 「ロール」には_user_を入力してください。 使用可能なロールは、選択したChatGPTモデルによって異なります。

• 「ChatGPTプロンプトテキスト」には、カスタムのChatGPTリクエストをプレーンテキストで入力してください。 例えば、以下のエラーコードの簡単な説明を提供してください。回答は900文字未満に制限してください:

• 「ChatGPTプロンプト入力」には <アプリケーションエラーコード>を入力してください。

これらの設定により、次のリクエストをChatGPTに送信できます: 以下のエラーコードの簡単な説明を提供してください。回答は900文字未満に制限してください: DRIVER_IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL (d1)

このプロンプトの結果は、このコネクタのChatGPT応答出力パラメータで利用できます。 出力は、プロンプト内の特定のエラーに関する迅速で簡潔な応答を提供します。 その後、この出力をワークフローの生成されたticketの作業メモなどで利用できます。

• パラメータ: この操作に使用されるデータをパラメータとして設定します。 ツールチップアイコンにカーソルを合わせると、パラメータがどのようにマッピングされているか、必要なデータについての詳しい情報が表示されます。

  • ChatGPTモデル名: 例として_gpt-3.5-turbo_を挙げるChatGPTモデル名。

  • ロール: 例として_user_を挙げるChatGPTプロンプトロール名。

  • ChatGPTプロンプトテキスト: ChatGPTへのプロンプトの本文をプレーンテキスト形式で入力します。

  • ChatGPTプロンプト入力: プロンプトテキストの後に表示される入力で、完全なChatGPTプロンプトを構築します。

• 出力: コネクタThinkletの出力を表示します。

  • ChatGPT応答 (ChatGptResponse): プレーンテキスト形式のChatGPT応答。

以下の表は、コネクタを再作成する際に必要なAPIサービスコネクタの詳細を示しています：

フィールド	値
リソースパス	/chat/completions
メソッド	POST
ペイロード	{ "model": "{{ModelName}}", "messages": [ { "role": "{{Role}}", "content": "{{PromptText}} {{PromptInput}}" } ]}
出力	ChatGptResponse $.choices[0].message.content

コネクタThinkletsについての詳しい情報は、コネクタThinkletsの設定のドキュメントを参照してください。