Slide 15
Slide 15 text
Amazon BedrockによるAI駆動のデータ変換
15
プロンプトで生成AIに指示を与え、高度なテキスト分析を実現する。
● タスク1:分類(Categorization)
○ 目的: フィードバックを「UI/UX」「価格」等のビジネスカテゴリに自動分類。
○ プロンプト例: 「以下のレビューを 'UI/UX', '価格', '機能要望' のいずれかに分類し、JSON形式
で出力してください。」
● タスク2:感情分析(Sentiment Analysis)
○ 目的: ポジ/ネガだけでなく、文脈に応じた詳細な感情を把握。
○ プロンプト例: 「以下のテキストの感情(ポジティブ, ネガティブ, 中立)を判定し、言及されて
いる特定の側面と関連する感情も抽出してください。」
● タスク3:情報抽出(Information Extraction)
○ 目的: テキストから「顧客名」「製品SKU」等の特定の情報を構造化して抽出。
○ プロンプト例: 「以下の会話記録から、顧客名, 製品SKU, 報告された問題点を抽出し、JSONオ
ブジェクトで出力してください。」