概要

AIP Agent Studio は、企業固有の情報やツールを備えたインタラクティブアシスタントである AIP エージェントを構築し、プラットフォーム内および OSDK や platform APIs を介して外部にデプロイすることができます。

AIP Agent Studio は、自然言語インターフェースを提供し、オントロジー、ドキュメント、および LLM を AIP エージェント経由で利用できます。これにより、オントロジーオブジェクトやテキスト文字列などのアプリケーション変数を取得および更新できます。以下の概念的な例では、以下のスクリーンショットに、カスタマーサポートのトランスクリプトのフィルター処理されたオントロジーオブジェクトセットをコンテキストとして使用し、現在の製品問題に関するユーザーの質問に答える LLM を利用した AIP エージェントが示されています。

上記の AIP エージェントは、Workshop アプリケーション にデプロイできます。

AIP Agent Studio は、Palantir プラットフォームの他の部分を管理する厳格なセキュリティモデルに基づいて構築されています。これらのプラットフォームセキュリティ制御により、LLM はタスクを完了するために必要なものにのみアクセスできます。

適用性

AIP Agent Studio がユーザーのワークフローに最適な Palantir プラットフォームツールであるかどうかを理解するには、次の質問を考慮してください。

• "ワークフローをどのように運用化したいのか？"
• "AI をどのように使用して、非構造化データから洞察を得るためにワークフローを自動化するのか？"

ワークフローに「会話スタイル」のインターフェースが必要ない場合は、代わりに AIP Logic または Workshop の AIP Generated Content ウィジェット を使用することをお勧めします。

会話インターフェースが推奨されない例としては、次のようなものがあります：

• 繰り返しの多い、明確に定義されたタスクを含むワークフロー
• 速度と正確さが求められるワークフロー。会話は本質的に自由形式のコミュニケーション方法であり、アプリケーション変数を直接設定するインターフェースの具体性に欠けることがあります

会話インターフェースがより適用可能である場合（通常はアドホックなまたは人間を支援する知識取得タスク）、次のような複雑さの増す階層を考慮してください。

1. アドホックな retrieval-augmented generation (RAG)

AIP や大規模言語モデル (LLM) に初めて触れる方は、AIP Threads から始めて、LLM がどのように生産性を向上させるかを理解してください。AIP Threads を使用して、ドキュメントをドラッグアンドドロップし、関連する LLM を利用した回答を得ることでアドホックなドキュメント分析を行います。

2. 共有可能な RAG / 基本的なエージェント

アドホックなスレッド構成を AIP Threads から AIP エージェントにアップグレードし、AIP Agent Studio 内の詳細な権限と設定オプションを利用して再利用性を向上させます。また、AIP Agent Studio でオントロジーを利用した RAG スタイルの基本的なエージェントを作成することもできます。AIP エージェントは AIP Threads または OSDK と platform APIs で使用できます。

3. より大規模なワークフローの一部

AIP Interactive ウィジェット を使用して、AIP エージェントを Workshop アプリケーションに統合するか、OSDK を使用して Developer Console および platform APIs と統合します。オブジェクトセット変数などのアプリケーションステートを使用して、これらのエージェントにアプリケーション固有のコンテキストを渡します。

4. 複雑な情報取得とアクション（近日公開）

AIP Logic または Functions-on-Objects でより複雑または決定論的なロジックを定義し、AIP エージェントが会話のステートを管理します。AIP Interactive ウィジェット または OSDK を使用して platform APIs と統合します。

AIP Agent Studio のコアコンセプトについてさらに学ぶか、AIP エージェントの構築を始めることができます。