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ユーザーがタスクを管理したり、情報を取得したり、会話を促進したりするのを支援するように設計されたAIシステム。AI アシスタントは一般的にワークフローに統合され、一貫性のあるリアルタイムのサポートを提供することで生産性と効率を高めます。
ユーザーと AI アシスタント間の継続的なやりとり。通常は 1 つ以上の会話の中で複数のタスクを行います。
ユーザーと AI アシスタント間の一連の対話。通常は複数の関連タスクが含まれます。AI アシスタントは、以前のやりとりのコンテキストを使用して一貫性を保ち、チャットの進行に合わせて適切に応答します。チャット中、ユーザーは、旅程の計画やレストランの調査など、複数のタスクをすべて同じテーマのコンテキスト内で完了するようにアシスタントに要求することがあります。
GPTは「ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー」の略です。この用語は、AI モデルの中核となる機能とアーキテクチャを要約したものです。このタイプの AI モデルは自然言語処理に使用され、広範なデータトレーニングに基づいて人間のようなテキストを生成できます。
エージェントは、ユーザー入力を解釈し、それに応じてタスクまたはアクションを実行する役割を担う AI システムのコンポーネントです。エージェントは、質問への回答から、通知の送信やデータ分析などの特殊なアクションの実行まで、さまざまなタスクを処理できます。エージェントはより広範な AI システム内で作業し、多くの場合、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供するためにデータベースやユーザーインターフェースなどの他のコンポーネントとやり取りします。
進行中の会話の継続性と関連性を維持するために AI アシスタントが使用する、以前の対話から得た情報。コンテキストは、AI が過去のユーザー入力に合わせて応答を調整するのに役立ちます。
ユーザーのプロンプトに基づいて AI アシスタントが実行するアクション。タスクは、ユーザー指定のプロンプトと AI の対応する応答で構成されます。タスクには、情報の取得などの 1 つのアクションが含まれることも、AI アシスタントが調整する一連のアクションも含まれます。
ディープ・リサーチとは、Web、ドキュメント、その他のソースから大量のデータを収集、分析、統合して包括的なレポートを作成するための AI 主導型のアプローチです。ディープリサーチは、AI リサーチアシスタントまたはアナリストを雇うのと似ています。AI のリサーチアシスタントやアナリストは、AI 推論に基づいて構築された LLM を利用して、お客様に代わりにリサーチプランを策定して実行します。
AI アシスタントがプロンプトを受信してから応答を生成するのにかかる時間。