OpenAIコネクタ構成ガイド
Tealiumのイベントまたは訪問データを使用してプロンプトを送信し、リアルタイムでモデルのレスポンスを返すOpenAIコネクタを構成します。
AIコネクタの動作概要とAIコネクタまたはTealium機能を使用するタイミングに関するガイダンスについては、AIコネクタとTealium機能を参照してください。
動作方法
このコネクタは、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、その後、レスポンスをJSONイベントとしてTealium Collectに送信し、リアルタイムでエンリッチメントします。
OpenAI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。過度な使用は、OpenAIアカウントのレート制限やAPIコストの増加につながり、受信Tealiumイベントの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、期待されるレスポンスを定義します。
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「不満足」、「中立」、または「満足」として分類します。
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行でのみ返します:
{
"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、このプロンプトに特有のレスポンス属性の名前を付けます。これにより、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。
レスポンスイベント
このコネクタはOpenAIモデルからのレスポンスを解析します。それが必要なTealiumパラメータを持つ有効なJSONオブジェクトである場合、コネクタはそれを受信イベントとして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レスポンス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「不満足」、「中立」、または「満足」として分類します。
次の構造を持つ単一のJSONオブジェクトを1行でのみ返します:
{
"tealium_account": "{{tealium_account}}",
"tealium_profile": "{{tealium_profile}}",
"tealium_visitor_id": "{{tealium_visitor_id}}",
"tealium_event": "openai_response",
"openai_review_sentiment": "<customer review sentiment>"
}
例のレスポンスイベント:
{
"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」、「後で調査する」、または「興味なし」として分類します。データが欠落している場合は、最善の努力で推測してください。
次の構造を持つ単一のJSONオブジェクトを1行でのみ返します:
{
"tealium_account": "{{tealium_account}}",
"tealium_profile": "{{tealium_profile}}",
"tealium_visitor_id": "{{tealium_visitor_id}}",
"tealium_event": "openai_response",
"openai_intent": "<customer intent>"
}
例のレスポンスイベント:
{
"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、レスポンス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レスポンス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、本番コストを発生させる前やライブデータに影響を与える前に、エラーをキャッチし、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、および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、これらの制限にすぐに達し、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料金を請求します。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。制限が設けられていない場合、自動化されたワークフローは莫大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で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使用してください。
ベストプラクティス
このコネクター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:
- 高価値トリガー:豊富な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。このコネクターを高ボリュームのユースケースでトリガーすると、OpenAIアカウントで追加費用が発生するか、リクエストが失敗する可能性があります。
- 具体的に:モデルが評価すべき内容と期待する値について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レスポンステンプレートを含めてください。
- レスポンス値:キャプチャするレスポンス値を参照してください。例えば、プロンプトで購買意向を評価するように依頼する場合、イベントJSON内でその値が表示される場所で
<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。例えば、
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
このコネクターは以下のベンダーAPIを使用します:
- 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
コネクターマーケットプレイスにアクセスして新しいコネクターを追加します。コネクターを追加する一般的な手順については、コネクターについてを参照してください。
コネクターを追加した後、以下の構成を構成します:
- APIキー:このコネクターがOpenAI APIにリクエストを認証するために使用するOpenAI APIキー。キーはレスポンスの作成(モデル推論)を許可するAllまたはRestrictedの権限を持っていなければなりません。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
| アクション名 | AudienceStream | EventStream |
|---|---|---|
| OpenAIへのプロンプト送信 | ✓ | ✓ |
OpenAIへのプロンプト送信
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
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| モデル | このプロンプトに使用するOpenAIモデルを選択してください。例えば gpt-4.1-mini や gpt-4.1 です。 パフォーマンスとコスト要件をサポートする構造化出力(JSON)に最適化されたモデルの使用をお勧めします。詳細については、OpenAI Developers: Production best practicesを参照してください。 |
| イベントペイロードの追加 | (イベントアクション用に利用可能) このチェックボックスを有効にした後、プロンプトテンプレートで変数 {{event_payload}} を使用してイベントペイロードを含めるためにこのボックスをチェックしてください。 |
| 訪問プロファイルの追加 | (オーディエンスアクション用に利用可能) 変数 {{visitor_profile}} を使用してプロンプトテンプレートで訪問プロファイルを含めるためにこのボックスをチェックしてください。 |
| 現在の訪問の追加 | (オーディエンスアクション用に利用可能) 変数 {{visitor_profile}} 内で現在の訪問を含めるためにこのボックスをチェックしてください。 |
| プロンプト | 選択したOpenAIモデルに送信するプロンプトを入力してください。一貫性のある機械可読出力を確保するためのガイドラインに従ってください: マップされたパラメータを参照するために二重中括弧 ( {{ }}) を使用してください。例えば:{{tealium_account}}, {{tealium_visitor_id}}, {{visitor_profile}}。{{event_payload}} を使用して、イベントペイロードの追加 チェックボックスを最初に有効にした後、プロンプトにイベントペイロードを含めてください。あいまいな表現を避けてください。プロンプトは決定論的であるべきですので、出力を確実に解析できます。 TealiumイベントJSONオブジェクトを有効に定義し、レスポンスに tealium_account, tealium_profile, tealium_visitor_id および出力変数を含めるようにモデルに指示してください。このイベントJSONをコネクタがTealium Collectエンドポイントに転送できるようにします。コネクタはプロンプトに自動的に指示を含めて、モデルがJSONを返すように強制します。 例のプロンプトについては、仕組みを参照してください。 |
高度なモデル構成
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
temperature |
ランダム性と創造性を制御します。 |
max_output_tokens |
モデルが生成できるトークンの最大数です。 |
max_tool_calls |
レスポンスで処理できる組み込みツールの総呼び出し数の最大値です。 |
top_p |
トップp確率質量からのみサンプリングすることで多様性を制御します。 |
parallel_tool_calls |
モデルがツール呼び出しを並行して実行するかどうか。デフォルトは true です。 |
prompt_cache_key |
類似のリクエストに対するレスポンスをキャッシュするためにOpenAIが使用するキーです。 |
service_tier |
リクエストの処理に使用される処理タイプを指定します。 |
tool_choice |
モデルがレスポンスを生成する際に使用するツールまたはツールを選択する方法です。 |
| デバッグモード | デバッグモードが有効になっている場合、コネクタはTealium Collectに送信する前に生のOpenAIレスポンスを受け入れます。完全な処理を有効にする前にレスポンス形式を検証するためにトレースを使用します。 |
最終更新日 :: 2026年April月8日