ジェネレーティブAIでAIチャットボットを作成する：5つの簡単なステップ
導入
AI チャットボットは、Generative AI を使用して、インテリジェントでコンテキストに応じた応答を提供します 🧠。ハイブリッド アプローチが使用され、事前定義されたインテントとよくある質問に基づく回答が優先され、どのインテントにも一致するものが見つからない場合は AI モデルが使用されます。これにより効率性が確保され、チャットボットが複雑なクエリを動的に処理できるようになります⚡。
実装プロセス
- データ収集
チャットボットの知識ベースを形成するために、次のような関連データ ソースが収集されます。
- PDF、Web ページ、CSV、JSON などの構造化ドキュメント。
- チャットボットのドメインに関連する顧客固有の情報。
- 会社のポリシー、医療ガイドライン、財務情報などの元の文書。
- データ前処理
匿名化と画像の削除: プライバシー規制に準拠するため、特定のデータ セットから機密情報が削除されます。
自動前処理: Python スクリプトを使用してファイルを処理し、匿名化されたテキストのみが含まれるようにします。
標準フォーマット: テキストは抽出され、クリーンアップされ、インデックス用に構造化され、一貫性が確保されます。
- データストレージ
処理されたすべてのドキュメントは、Azure Blob Storage、AWS S3、Google Cloud Storage ☁️ などのクラウド ソリューションに保存されます。
インデックス作成にサポートされている形式には、CSV、HTML、JSON、PDF、TXT、Microsoft Office 形式 (Word、PPT、Excel) などがあります。
各チャットボット実装には、ナレッジベースドキュメントを整理するための専用のストレージ コンテナーがあります。
- インデックスの作成
検索効率を最適化するために、Azure OpenAI Studio、ElasticSearch、VectorDB、その他の AI 検索ツールを使用してインデックスが作成されます。
インデックスは、テキストを抽出し、それを管理しやすいセクションに分割し、これらの断片を保存してすばやく検索できるようにすることで構築されます。
これにより、AI モデルは実行時にドキュメント全体を処理するのではなく、関連情報を効率的に検索して取得できるようになります。
- 生成AIモデルの展開
GPT-3.5、GPT-4、その他の LLM などの AI モデルは、クラウド サービスを通じて展開されます。
モデルにアクセスするには統合が必要であり、使用ニーズに応じてクォータ制限を調整できます🔧。
埋め込みモデルは、特に大規模なデータセットを処理する場合に、セマンティック検索機能用のベクトル検索インデックスを実装するときに使用できます。
- API構成
検索インデックスが設定され、AI モデルがデプロイされると、Chat Completions API が設定されます。
- チャットボットは検索インデックスと AI モデルと統合して関連データを取得します。
- API 呼び出しは、データを取得し、チャット履歴を維持し、要約応答を生成するように構造化されています。
AIチャットボットのワークフロー
ユーザー問い合わせ処理: ユーザーがチャットボットに質問を送信します。
検索インデックスの回復: クエリは検索インデックスに送信され、類似性に基づいて最も関連性の高い K 個のテキスト フラグメントが取得されます。
AIモデルの応答の生成: 取得されたテキストスニペットは、ユーザーのクエリやチャット履歴とともに AI モデルに送られます。
要約回答と引用: AI モデルはコンテキストに応じた応答を生成し、多くの場合、元のソースへの参照が含まれます。
レスポンス配信: チャットボットは、生成された応答と、該当する場合は引用されたドキュメントへのリンクを提供します🔗。
さまざまなサービスを使用してチャットボットを効率的に構築する方法についての追加の説明
文書の保管とアクセス
ドキュメントはクラウド ストレージ ソリューションに保存され、AI 検索サービスによってインデックスが作成されます。
AI モデルはインデックス付けされた参照を取得し、ユーザーがアクセスするためのドキュメント URL を提供します。
匿名化が適用された場合でも、ユーザーはストレージ内の元のファイルにリダイレクトされます。
さまざまな種類のファイルの処理
HTML ファイルの場合: ドキュメントへのリンクを提供する代わりに、チャットボットはミドルウェア設定を介してユーザーをライブ Web ページ バージョンにリダイレクトできます。
PDF およびその他の静的ファイルの場合: インデックス付けされたドキュメントへの直接アクセスは、クラウド ストレージ URL を介して提供されます。
検索インデックスの更新
新しいファイルはクラウド ストレージにアップロードされ、手動でインデックスを作成する必要があります。
更新、追加、または削除が発生するたびに、インデックスを再作成する必要があります。
このプロセスは完全に自動化されておらず、最新のデータが利用できるように手動で実行する必要があります。
検索パフォーマンスのカスタマイズ
Azure AI Search またはその他のインデックス サービスのパラメーターを変更して、応答の精度を向上させることができます。
設定には、パフォーマンスを最適化するためのフラグメント サイズ、並べ替え方法、インデックス作成頻度が含まれます。
クイックアンサーと階層ナビゲーション
チャットボットは多くの場合、クイック レスポンス ボタン (ピッカー) を使用して、階層的なカテゴリを通じてユーザーを誘導します。
これらのピッカーは、会話フローに合わせるために、チャットボット フレームワーク内で手動で構成する必要があります。
ドキュメントの保存とインデックスのマッピング
以下は、チャットボット ストレージ、検索サービス、インデックス付きナレッジ ベースの構造化された例です。
| カテゴリ | リソースグループ | ストレージアカウント | 容器 | 検索サービス | インデックス名 |
|---|---|---|---|---|---|
| 健康 | 健康チャットボット | 健康に関する文書 | 健康データ | 健康検索サービス | 健康指数 |
| ファイナンス | 金融チャットボット | 財務書類 | 財務データ | 資金を探す | 金融指数 |
| 医薬品 | 薬局チャットボット | 薬局文書 | 薬局データ | 薬局検索 | 薬局インデックス |
結論
Generative AI を活用した AI チャットボットの構築には、データの収集、前処理、インデックス作成、AI モデルの展開が含まれます。強力な API ベースの検索取得および応答生成メカニズムを統合することにより、チャットボットはユーザーのクエリに対してコンテキストに基づいた正確で効率的な応答を提供できます。
ナレッジ ベースと検索インデックスを定期的にメンテナンスすることで、チャットボットの応答が最新の状態に保たれます。今後の機能強化には、埋め込みベースのセマンティック検索、マルチモーダル AI 機能、動的な知識更新が含まれ、よりスマートでスケーラブルなチャットボット ソリューションが実現される可能性があります 🌐。
