チャットボット

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チャットボットは、ユーザーがチャットインターフェースを通じてモデルと対話する会話型アプリです。

ツール呼び出しやマルチステップワークフローを必要としないが、やり取りのある対話が有効なタスクに使用します。たとえば、チームのナレッジベースに基づいた社内 Q&A アシスタントの構築に適しています。

設定#

プロンプトの作成#

プロンプトは、モデルに何をすべきか、どのように応答すべきか、どのような制約に従うべきかを伝えます。会話全体を通じてモデルの振る舞いを形作るため、一回限りのタスクではなく、一貫したペルソナを定義するものと考えてください。

効果的なプロンプトを書くためのヒント：

• ペルソナを定義する：モデルが誰として振る舞い、どのようなトーンを使用すべきかを記述します。

• 出力形式を指定する：期待する構造、長さ、スタイルを記述します。

• 制約を設定する：モデルが避けるべきことや従うべきルールを伝えます。

変数を使った動的プロンプトの作成#

毎回プロンプトを書き直すことなく、異なるユーザーやコンテキストにチャットボットを適応させるには、変数を追加して必要な情報を事前に収集します。

変数はプロンプト内のプレースホルダーです。各変数は入力フィールドとして表示され、ユーザーが会話開始前に入力し、その値が実行時にプロンプトに挿入されます。ユーザーは会話中に変数の値を更新することもでき、プロンプトはそれに応じて調整されます。

たとえば、オンボーディングアシスタントでは role と language を使って回答をカスタマイズできます：

あなたは新しく入社した {{role}} 向けのオンボーディングアシスタントです。会社のプロセスやポリシーに関する質問に回答してください。親しみやすく簡潔に、{{language}} で応答してください。

期待する入力に合った変数タイプを選択してください：

AI でプロンプトを生成・改善する#

何から始めればよいかわからない場合や、既存のプロンプトを改善したい場合は、生成 をクリックして LLM にドラフトを作成させましょう。

ゼロから望む内容を記述するか、current_prompt を参照して改善点を指定します。より的確な結果を得るには、理想的な出力 にサンプルを追加してください。

生成のたびにバージョンとして保存されるため、自由に実験してロールバックできます。

独自データに基づいた回答#

一般的な知識ではなく独自のデータに基づいてモデルの回答を生成するには、ナレッジベースを追加します。

ユーザーがメッセージを送信するたびに、そのメッセージが検索クエリとしてナレッジベースから関連コンテンツを取得し、モデルへのコンテキストとしてプロンプトに挿入されます。

アプリレベルの検索設定#

検索結果の処理方法を微調整するには、検索設定 をクリックします。

• リランク設定

  • ウェイト設定

    リランク時のセマンティック類似度とキーワードマッチングの相対的な重みです。セマンティックの重みを高くすると意味的な関連性が重視され、キーワードの重みを高くすると完全一致が重視されます。

    ウェイト設定は、追加されたすべてのナレッジベースが 高品質 モードでインデックスされている場合のみ利用可能です。

  • リランクモデル

    クエリとの関連性に基づいてすべての結果を再スコアリングし、並べ替えるリランクモデルです。

    Note

    マルチモーダルのナレッジベースが追加されている場合は、マルチモーダルリランクモデル（Vision タグ付き）も選択してください。そうしないと、検索された画像がリランクと最終出力から除外されます。

• Top K

  リランク後に返す上位結果の最大数です。

  リランクモデルが選択されている場合、この値はモデルの最大入力容量（モデルが一度に処理できるテキスト量）に基づいて自動的に調整されます。

• スコアしきい値

  返される結果の最小類似度スコアです。このしきい値を下回る結果は除外されます。厳密な関連性にはより高いしきい値を、より広範なマッチングにはより低いしきい値を使用してください。

特定ドキュメント内の検索#

デフォルトでは、検索はナレッジベース全体を対象とします。検索を特定のドキュメントに制限するには、手動または自動のメタデータフィルタリングを有効にします。

これにより検索精度が向上します。特にナレッジベースが大規模な場合や、異なるコンテキストのコンテンツが含まれている場合に有効です。

ドキュメントメタデータの作成と管理については、メタデータを参照してください。

マルチモーダル入力の処理#

エンドユーザーがファイルをアップロードできるようにするには、対応するマルチモーダル機能を持つモデルを選択します。モデルがサポートしている場合、関連するファイルタイプのトグル（ビジョン、音声、ドキュメント）が表示され、必要に応じて有効にできます。

ビジョン の下にある 設定 をクリックして、ファイルの受け入れと処理方法を設定します。アップロード設定は、有効なすべてのファイルタイプに適用されます。

• 解像度： 画像 処理のみの詳細レベルを制御します。

  • 高：複雑な画像ではより高い精度が得られますが、より多くの token を使用します

  • 低：シンプルな画像では、より少ない token で高速に処理します

• アップロード方法：ユーザーがデバイスからアップロード、URL の貼り付け、またはその両方を選択できます。

• アップロード制限：ユーザーが 1 メッセージあたりにアップロードできるファイルの最大数です。

デバッグとプレビュー#

右側のプレビューパネルで、チャットボットをリアルタイムにテストできます。タスクに最適なモデルを選択し、メッセージを入力して送信すると、モデルがどのように応答するかを確認できます。

モデルを選択した後、パラメータを調整して応答の生成方法を制御できます。利用可能なパラメータとプリセットはモデルによって異なります。

公開する#

結果に満足したら、公開する をクリックしてアプリを公開します。公開オプションの全一覧は公開するを参照してください。