【資料評価編】プレゼンテーションを用意する
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【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。
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。
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
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。
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
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
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。
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
