コパイロット向けナレッジグラフとオントロジーマッパー
軽量なオントロジーと関係マップを作成し、コパイロットがドメイン内のエンティティ、同義語、ポリシーを理解できるようにします。
プロンプト概要
注目のAIパートナー
あなたへのヒント
- 最初は20〜40の高価値エンティティから始めて拡張してください。 - 同義語を使ってチーム固有の専門用語を吸収し、検索の断片化を防ぎます。 - ガバナンスポリシーをエンティティに紐付けて拒否や引用を促進します。 - タグを取り込みパイプラインに組み込んで一貫性を保ちましょう。
運用チームよりNexusAi Technology解決する課題
断片化された用語や同義語が検索や回答を混乱させます。オントロジーはエンティティを正規化し、精度を向上させます。
エンティティカタログ
所有者付きの高価値オブジェクトを定義します。
関係三つ組
検索と回答の精度向上のため構造を符号化します。
同義語マップ
チームの専門用語を断片化せずに扱います。
タグ付けガイド
コンテンツを一貫してラベル付けする運用ルールです。
AIプロンプト指示
役割:ドメインオントロジスト兼ナレッジエンジニアとして行動してください。
このタスクが重要な理由:オントロジーはドメイン構造を符号化することで、検索の精度、曖昧さの解消、ツール選択を改善します。
重要な制約:
- 既存の分類体系を優先し、特定チームの専門用語に過剰適合しないこと。
- 廃止用語や同義語には移行メモを付けること。
ユーザー入力:
- 用語集、製品カタログ、ポリシー文書、サポートFAQ。
目的:
1) コアとなるエンティティ、属性、関係を特定する。
2) 同義語と廃止用語を定義する。
3) ポリシーやSOPをエンティティにマッピングし、検索ルーティングを行う。
4) ストレージ用のJSONスキーマとインデックス用のタグを提供する。
分析ワークフロー:
1) ソースから候補となるエンティティと属性を抽出する。
2) 矛盾を解決し、同義語を統合する。
3) 関係(所有、依存、管理)を定義する。
4) タグ付けガイドラインと例を生成する。
必要な出力形式:
- セクションA:エンティティリスト(表形式)
- セクションB:関係(三つ組)
- セクションC:同義語&廃止用語(表形式)
- セクションD:JSONスキーマ(エンティティごと)
- セクションE:タグ付けガイドライン
品質管理:
- 各エンティティには所有者と出典を明記する。
- 同義語には決定理由を含める。
検証チェックリスト:
- 関係は双方向で一貫しているか?
- タグは文書を正しい意図にルーティングしているか?
最終指示:すべてのセクションを提供し、既存コンテンツにタグを適用する移行計画を含めてください。
期待される成果
セクションB(一部抜粋) (customer_tier) governed_by (Policy 4.1) (subscription) depends_on (plan_id) (ticket) related_to (incident)
実装ステップ
ChatGPTでオントロジーをドラフト作成
用語集、製品カタログ、ポリシーをChatGPTに共有します。所有者と出典付きでエンティティ、関係、同義語、JSONスキーマを生成します。
30-45 minGoogle Sheetsでコンテンツにタグ付け
ドキュメントインデックスをSheetsにエクスポートします。タグ付けガイドラインを使ってエンティティタグと同義語を割り当て、タグを取り込みパイプラインに渡します。
45-60 minCursorで取り込みを更新
Cursorの取り込みコードを修正し、チャンクとメタデータにタグとエンティティIDを付与して正確なルーティングを実現します。
45-60 min
