【資料評価編】プレゼンテーションを用意する

【資料評価編】プレゼンテーションを用意するアプリでは、作成したプレゼン資料を評価するための、資料に対する「フィードバック」や「想定質問」を作成するアプリです。

フローの全体図

概要

本アプリには用途に合わせて2つのタスクを実行できます。

<資料に対するフィードバックを得る>

プレゼンの"テーマ"と"誰に向けた"プレゼンか、"目的"を元に、アップロードされた資料に対してA~Dの四段階での評価と、良いポイントと改善ポイントを提示します。

<プレゼンに対する想定質問を生成する>

"誰に向けた"プレゼンか、を元に、プレゼンを実施した際に、アップロードされた資料に対して想定される質問を以下の3種類のタイプの質問を合計9つ生成します。 ・好意的な質問 3つ ・懐疑的な質問 3つ ・一般的ではないが、重要な質問 3つ。

資料に対するフィードバックを得る

情報を収集する(入力フォームノード)

入力フォームノードで、フィードバックを行うために必要な情報を以下の変数を使って、収集します。

ラベル:テーマ 変数:@THEME

  • 変数種別:会話変数

  • タイプ:文字列

ラベル:誰に向けたプレゼンですか? 変数:@WHO

  • 変数種別:会話変数

  • タイプ:文字列

ラベル:プレゼンテーションの目的はなんですか? 変数:@PURPOSE

  • 変数種別:会話変数

  • タイプ:文字列

プレゼン資料をアップロードする(LLMインプット)

LLMインプットノードを使い、ユーザーに評価を行いたいプレゼン資料をアップロードしてもらうように設計しています。

"アップロード"タブを選択し、取得したドキュメント情報を@DOC1という変数に保存します。

プレゼン資料を評価する(LLM実行ノード)

LLM実行ノードでは入力フォームノードでユーザーが入力した情報を保存した変数@THEMEと、@WHOと@PURPOSEと、資料情報を保存した@DOC1をプロンプトで指定し実行しています。

  • ベースモデル:OPENAI GPT-4

  • プロンプト:プレゼン資料を評価する

プレゼンテーションに対する想定質問を生成する

情報を収集する(入力フォームノード)

入力フォームノードで、タイトル案を作成するのに必要な情報を以下の変数を使って、収集します。

ラベル:誰に向けたプレゼンですか? 変数:@WHO

  • 変数種別:会話変数

  • タイプ:文字列

プレゼン資料をアップロードする(LLMインプット)

LLMインプットノードを使い、ユーザーに評価を行いたいプレゼン資料をアップロードしてもらうように設計しています。

"アップロード"タブを選択し、取得したドキュメント情報を@DOC1という変数に保存します。

プレゼン資料を評価する(LLM実行ノード)

LLM実行ノードでは入力フォームノードでユーザーが入力した情報を保存した変数@WHOと資料情報を保存した@DOC1プロンプトで指定し実行しています。

  • ベースモデル:OPENAI GPT-4

  • プロンプト:プレゼン資料を評価する

最終更新