OpenAIコネクタ構成ガイド

動作原理

このコネクタは、カスタムプロンプトとマッピングされたTealiumデータを使用してOpenAIモデルを呼び出し、その応答をJSONイベントとしてTealium Collectに送信し、リアルタイムでデータを豊かにします。

Google Vertex AIコネクタは、高頻度のイベントではなく、ターゲットを絞った高価値のインタラクションに使用すべきです。過度の使用はレート制限やGoogle Vertex AIアカウントのAPIコスト増加につながり、受信Tealiumイベント量を増加させる可能性があります。

プロンプト

プロンプトは、モデルにコンテキストデータを送信し、特定の質問をし、期待される応答を定義します。

コンテキストデータ
モデルはリクエストを評価するためにコンテキストデータを必要とします。コネクタアクションを構成してイベントデータまたは訪問データを使用し、このデータオブジェクトをプロンプトで参照します：

• イベントデータ: {{event_payload}}
• 訪問データ: {{visitor_profile}}

例えば、プロンプトの最初の行にこれを含めます：

顧客イベントを説明するJSONオブジェクトを受け取ります：
{{event_payload}}

質問
モデルにコンテキストデータを評価させ、値を生成するように依頼する必要があります。1つ以上の特定の値を求め、何を求めているのかを明確にしてください。

例えば、このプロンプトは3つの値のうちの1つを求めます：

提供された製品レビューイベントに基づいて、顧客の感情を「不満」「中立」「満足」のいずれかとして分類してください。

さらに、モデルが特定のJSON形式で応答するよう指示する必要があります。これにより、有効なイベントとしてアカウントに送信できます。

例えば、このプロンプトの部分は正確なJSON形式を指定し、Tealium変数を中括弧を使用して参照します：

次の構造を持つ単一のJSONオブジェクトを1行でのみ返してください：
{
  "tealium_account": "{{tealium_account}}",
  "tealium_profile": "{{tealium_profile}}",
  "tealium_visitor_id": "{{tealium_visitor_id}}",
  "tealium_event":  "openai_response",
  "openai_review_sentiment": "<customer review sentiment>"
}

tealium_eventにこのコネクタに固有の値を構成し、プロンプトに特有の応答属性名を付けると、これらのイベントに一致するイベントフィードやルールを簡単に作成できます。

応答イベント

このコネクタはOpenAIモデルからの応答を解析します。それが必要なTealiumパラメータを持つ有効なJSONオブジェクトであれば、コネクタはそれを受信イベントとしてあなたのアカウントに送り返します。

これらのイベントをキャプチャするには、OpenAIの応答によって生成されたイベントに一致するエンリッチメントルールまたはイベントフィードを作成します。例えば、このルールは感情イベントをキャプチャします：

例：イベントトリガー

この例では、顧客が製品レビューを提出したばかりで、プロンプトはモデルに感情を評価するよう依頼します。

例のプロンプト：

顧客の製品レビューを説明するJSONオブジェクトを受け取ります：
{{event_payload}}

提供された製品レビューイベントに基づいて、顧客の感情を「不満」「中立」「満足」のいずれかとして分類してください。

次の構造を持つ単一のJSONオブジェクトを1行でのみ返してください：
{
  "tealium_account": "{{tealium_account}}",
  "tealium_profile": "{{tealium_profile}}",
  "tealium_visitor_id": "{{tealium_visitor_id}}",
  "tealium_event":  "openai_response",
  "openai_review_sentiment": "<customer review sentiment>"
}

例の応答イベント：

{
  "tealium_account": "acme",
  "tealium_profile": "main",
  "tealium_visitor_id": "383...05d",
  "tealium_event": "openai_response",
  "openai_review_sentiment": "satisfied"
}

例：オーディエンストリガー

この例では、顧客が「頻繁なブラウザ、購入なし」というオーディエンスに参加し、プロンプトはモデルに顧客の意図を評価するよう依頼します。

例のプロンプト：

小売り訪問を説明するJSONオブジェクトを受け取ります：
{{visitor_profile}}

提供された顧客データに基づいて、彼らの可能性のある意図を「掘り出し物を探す」「製品比較」「後で調査」「興味なし」のいずれかとして分類してください。データが不足している場合は、最善を尽くして推測してください。

次の構造を持つ単一のJSONオブジェクトを1行でのみ返してください：
{
  "tealium_account": "{{tealium_account}}",
  "tealium_profile": "{{tealium_profile}}",
  "tealium_visitor_id": "{{tealium_visitor_id}}",
  "tealium_event":  "openai_response",
  "openai_intent": "<customer intent>"
}

例の応答イベント：

{
  "tealium_account": "acme",
  "tealium_profile": "main",
  "tealium_visitor_id": "383...05d",
  "tealium_event": "openai_response",
  "openai_intent": "bargain hunting"
}

テスト

本番環境でOpenAIコネクタを有効にする前に、コネクタマッピングでデバッグモードを有効にし、トレースを使用して構成とプロンプトの動作をテストして、構成とプロンプトの動作を検証します。デバッグモードでは、コネクタはOpenAIリクエストを実行しますが、応答イベントをアカウントに送信せずに結果をログに記録します。トレースツールでリクエストと応答をリアルタイムで検査し、生成された出力を確認し、トリガー条件と属性マッピングが正しく機能していることを確認します。これにより、エラーをキャッチし、本番コストを発生させる前にプロンプトを最適化するのに役立ちます。

使用とコストの考慮事項

OpenAIコネクタを有効にする前に、OpenAIアカウントの制限、使用層、価格モデルを確認してください。イベントとオーディエンストリガーに応じて、コネクタは多くのリクエストを生成する可能性があり、予期しない使用や超過コストが発生する可能性があります。

詳細については、OpenAI Developers: Rate limitsを参照してください。

主な考慮事項

• 使用層とレート制限
  OpenAIはアカウント層に基づいてレート制限を適用します（分あたりのリクエスト数とトークン数）。高頻度のイベントや大規模なオーディエンスはすぐにこれらの制限に達し、スロットリングやリクエストの失敗を引き起こす可能性があります。
• 価格とトークンの消費
  OpenAIは、モデルによって処理される入力トークンと出力トークンの数に基づいて課金します。長いプロンプト、大きなペイロード、高容量モデルはリクエストごとのコストを増加させます。使用する予定の特定のモデルの価格を確認してください。
• 月間支出と予算管理
  予定外の支出を防ぐために、OpenAIアカウントで使用上限またはアラートを構成します。制限が構成されていない場合、自動化されたワークフローは大きなコストを蓄積する可能性があります。
• トリガーボリューム
  ページビューなどの高ボリューム、低価値のイベントにコネクタを接続することは避けてください。意味のある顧客アクションを表すイベントやオーディエンスを使用し、管理可能な頻度で発生するものを選択してください。

ベストプラクティス

このコネクタから最大の価値を得るために、効果的なソリューションを構築するための以下のガイドラインに従ってください：

• 高価値のトリガー：エンリッチされたコンテキストまたは意味のある顧客入力を含むイベントフィードまたはオーディエンストリガーを選択してください。高ボリュームの使用事例でこのコネクタをトリガーすると、OpenAIアカウントで追加のコストが発生するか、リクエストが失敗する可能性があります。
• 具体的であること：モデルが評価すべき内容と期待する値の詳細を含めてください。期待する正確な値をリストアップしてください。
• JSON形式：Tealiumイベントとして送信できる有効なJSON応答テンプレートを含めてください。
• 応答値：応答値を参照してください。たとえば、プロンプトが購入意図を評価するように依頼する場合、イベントJSONでその値が表示される場所に<customer purchase intent>を参照してください。
• Tealiumデータ：二重中括弧を使用してTealiumデータとマップされたパラメータを参照してください。たとえば、tealium_accountのマップされた値を参照するには、プロンプトに{{tealium_account}}と記述してください。

API情報

このコネクタは以下のベンダーAPIを使用しています：

• API名：OpenAI API
• APIバージョン：v1
• APIエンドポイント：https://api.openai.com/v1
• ドキュメント：OpenAI API

構成

コネクタマーケットプレイスにアクセスして新しいコネクタを追加します。コネクタを追加する一般的な手順については、コネクタについてを参照してください。

コネクタを追加した後、以下の構成を構成します：

• APIキー：このコネクタがOpenAI APIにリクエストを認証するために使用するOpenAI APIキー。キーは、AllまたはRestrictedの権限でレスポンス（モデル推論）を作成する権限を持っている必要があります。Read Onlyの権限では使用できません。詳細については、OpenAI: APIキーの権限を割り当てるを参照してください。

アクション

OpenAIにプロンプトを送信

このアクションは、カスタムプロンプトとマップされたTealiumデータを使用してOpenAIモデルを呼び出します。モデルが有効なJSONイベントオブジェクトで応答する場合、このイベントはあなたのアカウントに送り返され、リアルタイムエンリッチメントで生成された値をキャプチャすることができます。

パラメータ

高度なモデル構成