良いプロンプトがなければ、すべてのボットは同じように振る舞い、しばしば的外れな回答をしてしまいます。プロンプトは言語モデルに指示やコンテキストを与え、どのようなテキストを生成すべきかを理解させます。

プロンプトコンポーネント概要

プロンプトコンポーネントは、AIワークフローで使用する柔軟なプロンプトテンプレートを生成できるよう設計されています。これにより、変数やコンテキストを動的に挿入できます。特にチャットボットやバーチャルアシスタントなど、会話型AIのシナリオで、適応性が高くコンテキストに応じたプロンプトを作成するのに最適です。

コンポーネントの役割

プロンプトコンポーネントは、ユーザー入力やチャット履歴、システム指示、コンテキストメッセージなど、さまざまな動的変数を取り込めるプロンプトテンプレートを作成します。これらの変数を活用することで、下流のAIモデルやエージェントのパフォーマンスと関連性を高める、豊かでコンテキスト重視のプロンプトを構築できます。

主な機能

• 動的テンプレート: チャット履歴、ユーザー入力、コンテキストなど、利用可能な情報を自動で含めたプロンプトを構築
• カスタム変数: {input}、{human_input}、{context}、{chat_history}、{system_message}、{all_input_variables}などの変数をテンプレートへ直接挿入可能
• システムメッセージ対応: AIの挙動に影響を与えるシステムレベルの指示を追加可能
• ワークフロー内で再利用可能: このコンポーネントの出力は、LLM（大規模言語モデル）や他の処理ステップの入力として利用可能

入力

プロンプトコンポーネントでは、以下の入力が可能です。

出力

• メッセージ:
  このコンポーネントは、すべての動的変数が適切な値で置き換えられたプロンプトを含む、1つのメッセージオブジェクトを出力します。

ユースケース例

• 会話型AI: ユーザー入力・会話履歴・追加コンテキストに基づき、チャットボット向けプロンプトを自動生成
• 検索拡張生成: 過去のやりとりやシステム指示を含めて検索タスク用プロンプトをカスタマイズ
• 指示調整: テンプレートやシステムメッセージを変更して、タスクやユーザーペルソナに応じてプロンプトを柔軟に調整

このコンポーネントを使う理由

• プロンプトエンジニアリング強化: プロンプトテンプレートをハードコーディングせず簡単に管理・更新できる
• AIの関連性向上: コンテキストやシステムメッセージ、履歴を挿入することで、より的確で有益なプロンプトを生成
• 柔軟性アップ: シンプルなQ&Aから複雑なマルチターン会話まで、幅広いユースケースに対応

サマリーテーブル

このコンポーネントは、高品質な結果を目指す洗練されたコンテキスト重視AIワークフロー構築の基盤となるツールです。

テンプレート

これは上級者向けのオプション設定です。指定した変数を使ってプロンプトテンプレートを作成し、チャットの出力を完全に制御できます。例：

熟練SEOとして、URLの内容を分析し、65文字以内のタイトルを考えてください。— URLの内容 —{input}タスク: {human_input}クエリを使い、他と似たタイトルを生成してください。新しいタイトルには{human_input}をそのまま使ってください。新タイトル：

デフォルトのプロンプトテンプレートは次のようになります。

あなたはAI言語モデルアシスタントです。
あなたのタスクは入力クエリに基づき回答を生成することです。
コンテキストが提供された場合、それを使用してINPUTおよびHUMAN_INPUTクエリへの回答を生成してください。
回答はマークダウン形式で記載してください。

回答言語: {lang}
変数:
{"session_start_time": "2025-06-03 07:35:22", "current_page_url": "https://app.flowhunt.io/aistudio/flows/de6c2e2c-d817-4b2f-af2c-12dba3f46870?ws=74be5f74-d7c5-4076-839d-8ac1771a3b75"}
入力: {input}

回答:

デフォルトのプロンプトは、コンポーネント設定と同じ構造をコピーしています。テンプレートフィールドで変数を変更・利用することで設定を上書き可能です。独自のテンプレートを作ることで、出力をさらに自在にコントロールできます。

プロンプトコンポーネントをフローに接続する方法

プロンプトは、最終出力をより詳細かつ明確に指定できるオプションコンポーネントです。接続にはいくつかのコンポーネントが必要です。

• チャット履歴: チャット履歴の接続は必須ではありませんが、多くの場合有用です。過去メッセージを覚えていると今後の返信がより適切になります。
• コンテキスト: 意味のあるテキスト出力なら何でもコンテキストとして使えます。最も一般的なのはリトリーバーから取得した知識を繋ぐことです。
• 入力: ここに接続できるのはChat Inputコンポーネントのみです。

このコンポーネントの出力はテキストで、さまざまなコンポーネントに繋げられます。多くの場合、Generatorコンポーネントと連携し、プロンプトをLLMに渡します。

例

とてもシンプルなボットを作ってみましょう。先ほどの中世の騎士ボットの例を発展させます。ユーモラスな話し方ですが、主な任務は親切なカスタマーサービスボットとして、関連情報を提供することです。

ボットに典型的なカスタマーサービスの質問をしてみましょう。例として「URLsLabの料金について」尋ねます。適切な回答を得るには次のようにします。

• コンテキストを与える: この例ではURLリトリーバーコンポーネントを使い、必要な情報が載ったページを渡します。
• 入力を接続: 入力は常にChat Inputコンポーネントからの人間メッセージです。
• チャット履歴: オプションですが、このケースでは接続します。
• テンプレート: プロンプトは「あなたは親切なカスタマーサービスボットで、中世の騎士のように話します。」とします。プロンプトはさらに凝ったものも作れます。インスピレーションにはプロンプトライブラリをご参照ください。
• Generatorを追加: 会話能力を持たせるため、Generatorを接続します。プロンプトはGeneratorの入力となります。

完成したフローは以下のようになります。

さあ、中世の騎士ボットの知識を試してみましょう。渡したURLにはURLsLabの料金が掲載されています。そこで尋ねてみます。

このボットは今や荘厳な古風な言葉遣いで基本的な質問に答えます。しかし何よりも、中心的な役割である親切なカスタマーサービスボットとして確実に振る舞っている点に注目してください。最後に、指定したURLからの情報もきちんと活用できています。