高度なファイルおよびデータ分析 ​

高度なファイルおよびデータ分析では、csv、xlsx、json、xmlファイルをアップロードしてデータ分析や統計分析を実行したり、安全なコードサンドボックスを使用してファイル内のデータを処理したりできます。 これにより、Code Interpreterとも呼ばれるクラウド内のコード実行に、分離された永続的なコードサンドボックスを使用して、次のタスクを実行できます。

• 計算用のカスタムクエリの提供
• ユーザーを通じた計算または変換用の構造化データファイルの提供
• Genieにタスクを割り当てアクション内で提供された構造化データファイルの処理

これにより、Genieの計算能力が、AIモデルがネイティブで確実に処理できる範囲を超えて拡張されます。 Code Interpreterにより、Genieはデータを正確に分析し、精密な計算を実行し、大きなファイルを処理できます。

高度なファイルおよびデータ分析を使用するタイミング ​

次のシナリオで高度なファイルおよびデータ分析を使用します。

• 正確な数学と計算: 高度なファイルおよびデータ分析なしで動作する場合にAIモデルが不正確に実行しがちな計算、集計、統計分析を実行します。
• 大きなファイルの処理: ファイルがLLMのコンテキスト制限を超える場合でも、ユーザーがアップロードした、またはAgentオーケストレーションを通じて渡されたCSV、XLSX、JSONファイルを解析および分析します。
• ワークフロートリガー分析: App Eventとレシピを使用して、計算用のファイルまたはデータをGenieに渡します。 結果を会話または下流のワークフロー内のテキストとして返します。

高度なファイルおよびデータ分析の仕組み ​

ユーザープロンプトまたは受信したApp Eventで計算が必要な場合、Genieは高度なファイルおよびデータ分析を呼び出すか、ネイティブに応答するかを自動的に判断します。 計算が必要な場合、Genieは次のワークフローを完了します。

• 問題を解決するためのPythonスクリプトを生成します。
• その会話にスコープ設定された、分離された安全なコンテナー内でスクリプトを実行します。
• 結果またはエラーログを返します。これにより、Genieは応答を表示する前に自己修正して再試行できます。

各会話の終了時にコンテナーは破棄されます。 セッションをまたいでデータは保持されません。

高度なファイルおよびデータ分析のユースケース例 ​

次のセクションでは、高度なファイルおよびデータ分析のユースケースを示します。

週次財務パイプライン分析 ​

財務チームが週次パイプライン分析をスケジュールします。 毎週月曜日の朝、スケジュールされたレシピがSalesforceから商談データを取得し、それをファイルに変換し、ファイルを添付したGenieにタスクを割り当てアクションを使用してタスクをGenieに割り当てます。 Genieは高度なファイルおよびデータ分析を呼び出してデータを分析し、手動エクスポートやスプレッドシート作業なしでSlackに直接サマリーを返します。

ワークフロー概要 ​

• トリガー: スケジュールされたレシピが毎週月曜日に実行され、Salesforceから未完了の商談データを取得します。
• Genieにタスクを割り当て: レシピはGenieにタスクを割り当てアクションを使用して、商談データファイルとタスク指示をGenieに渡します。 Genieがタスクを処理している間、レシピジョブは一時停止します。
• Genie推論: Genieはリクエストに計算が必要であると判断し、高度なファイルおよびデータ分析を呼び出します。
• コード生成: 高度なファイルおよびデータ分析は、合計を計算し、商談をステージ別にグループ化し、金額が上位5件の商談を特定するためのPythonスクリプトを生成します。
• サンドボックス実行: スクリプトは、その会話にスコープ設定された分離コンテナー内で実行されます。
• 自己修正: スクリプトが失敗した場合、高度なファイルおよびデータ分析がエラーをキャッチし、スクリプトを修正して自動的に再試行します。
• 結果: Genieはテキストサマリーをレシピに返します。 レシピが再開し、指定されたユーザーにSlackでサマリーを投稿します。

サンプル出力 ​

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チャットファイルアップロード分析 ​

営業マネージャーは顧客売上CSVをGenieチャットインターフェイスに直接アップロードし、売上上位5社の顧客を特定するようGenieに依頼します。 Genieは高度なファイルおよびデータ分析を呼び出してファイルを処理し、レシピ設定を必要とせずにランク付けされたサマリーテーブルを返します。

ワークフロー概要 ​

• ファイルアップロード: ユーザーはCSVファイルをGenieチャットインターフェイスに直接アップロードし、プロンプトを送信します。 例: Analyze top 5 customers by revenue。
• Genie推論: Genieは、リクエストにはアップロードされたファイルに対する計算が必要であると判断し、高度なファイルおよびデータ分析を呼び出します。
• コード生成: 高度なファイルおよびデータ分析は、CSVを解析し、顧客を売上順に並べ替え、上位5件の結果を返すPythonスクリプトを生成します。
• サンドボックス実行: スクリプトは、その会話にスコープ設定された分離コンテナー内で実行されます。
• 自己修正: スクリプトが失敗した場合、高度なファイルおよびデータ分析がエラーをキャッチし、スクリプトを修正して自動的に再試行します。
• 結果: Genieは、顧客名、売上、業種、地域を含むランク付けされたテーブルをチャットインターフェイスに直接返します。

サンプル出力 ​

Here are the Top 5 Customers by Revenue:

Rank  Customer            Revenue    Industry    Region
1     Everstone Group     $238,879   Finance     North
2     Silver Oak LLC      $199,393   Retail      West
3     Nimbus Analytics    $199,161   Logistics   North
4     Golden Horizon      $198,061   Logistics   West
5     Red Maple Co        $182,392   Logistics   East

The top 5 collectively generated $1,017,886 in revenue.
Logistics dominates with 3 out of 5 spots in the top 5.

制限 ​

高度なファイルおよびデータ分析には、次の制限があります:

• アップロードされたファイルは7日間のみ利用可能
• SlackおよびMicrosoft Teamsからのファイルアップロードは最大25MBまでサポート

その他のリソース ​

• 算術エラー