tttc-turbo ドキュメント
Talk to the City Turbo は、ユーザーがインタビュー、調査、フォーラム、IM チャンネルなどで収集したデータを、トピックとサブトピックに分類された原子的な「主張」に変換し、レポート形式で表示することを可能にするアプリケーションです。
これらのレポートにより、読者は収集された情報を構造化された方法で、かつ視覚的に魅力的な形で探索することができます。
したがって、大きく分けて 3 つのカテゴリーのユーザーが存在します：
- 匿名ビューアー
- レポーター
- AI パイプラインエンジニア
匿名ビューアー
匿名ビューアーは、現代的な JavaScript が有効なブラウザを持つインターネット上の誰もが該当します。これらのユーザーには、トピックとサブトピックのグラフィック、左サイドバー、そしてコンテンツ（つまり、分類された主張）が表示されます。
レポーター
レポーターは、データを収集し、CSV 形式でアップロードし、OpenAI API キーを提供し、「レポート生成」をクリックするユーザーです。
レポーターは非技術的なユーザーであることを前提としています。そのため、彼らのコンピューター関連スキルは以下の能力以上のものを想定すべきではありません：
- Google アカウントを使用してログインする
- 正しいテンプレートで新しいレポートを作成する
- CSV をアップロードする
- オプション：プロンプトを修正する
- 「レポート生成」ボタンをクリックする
AI パイプラインエンジニア
tttc-turbo の UI と UX は、匿名ユーザーとレポーターの体験と、隠れている「バックエンド」のパイプラインエンジニアの体験を明確に区別しようとしています。
以下のAI パイプラインエンジニアリングガイド #1は、匿名ユーザーやレポーター向けではなく、パイプラインをゼロから構築することに関心のある開発者やエンジニア向けであることにご注意ください。
また、パイプライン構築の様々な側面に深く踏み込んだ、より高度な記事もあります：
ノードのドキュメント
「ノード」は、互いに接続されてパイプラインを形成するビルディングブロックです。各ノードの機能について詳しく知りたい場合は、ノードのドキュメントを参照することができます：
フィードバックノードを使用すると、一般の人々が主張の正確性についてフィードバックを提供できるようになります。レポートに追加すると、グラフ内の主張やバブルをクリックしたときに表示される情報パネルにビックリマークが表示されます。
ビックリマークをクリックすると、ユーザーは主張を誤分類、不正確、またはデータセットに属していないとラベル付けするオプションが表示されます。
この機能は現在まだ開発中であるため、機能しているオプションは主張をデータセットに属していないとラベル付けすることのみです。これにより、次回の読み込み時にその主張がフィルタリングされます。