チャットボットは、ユーザーとの継続的な対話を一問一答形式で行います。

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適用シーン

チャットボットは、カスタマーサービス、オンライン教育、医療、金融サービスなどの分野で利用されることがあります。これらのアプリは、組織の業務の効率を向上させたり、人件費を削減したり、ユーザーエクスペリエンスを高めるのに寄与します。

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編成方法

チャットボットの作成には、プロンプト、変数、コンテキスト、オープニングダイアログ、次の質問の提案などが含まれています。 ここでは、面接官用のアプリを例に使って、チャットボットの編成方法を紹介します。

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アプリの作成

ホームページで「最初から作成」をクリックしてアプリを作成します。アプリ名を入力し、アプリタイプはチャットボットを選択します。 チャットボットの作成

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アプリの編成

アプリを作成すると、自動的にアプリの概要ページに移動します。左側のメニューから編成をクリックしてアプリを編成します。 アプリの編成 プロンプトの記入 プロンプトは、AIが専門的な回答を行う範囲を制限し、回答をより正確にします。組み込みのプロンプトジェネレータを使用して、適切なプロンプトを作成することができます。プロンプト内には、たとえば {{input}} のようなフォーム変数を挿入することができます。変数内の値は、ユーザーが入力した値に置き換えられます。 例：
  1. インタビューシナリオの指示を入力します。
  2. プロンプトが自動的に右側の内容欄に生成されます。
  3. カスタム変数をプロンプトに挿入することで、特定の要望や詳細に応じてカスタマイズが可能です。
ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オープニングダイアログを追加することができます：こんにちは、{{name}}さん。私はあなたの面接官、Bobです。準備はできていますか？。ページ下部の「機能の追加」ボタンをクリックして、「オープニングダイアログ」機能を開きます オープニングダイアログを追加する方法は、底の「機能を追加」ボタンをクリックして、「会話の開始」機能を開きます： オープニングステートメントを編集する際に、いくつかのオープニング質問を追加することもできます：

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コンテキストの追加

AIの対話範囲をナレッジベース内に制限したい場合、企業内のカスタマーサービス用語規準などを「コンテキスト」で参照することができます。

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ファイルのアップロード

Claude 3.5 Sonnet や Gemini 1.5 Pro など、一部のLLMはファイル処理に標準対応しています。各LLMのウェブサイトで、ファイルのアップロード機能について詳しくご確認ください。 ファイルの読み込みに対応したLLMを選択し、「Document」を有効にしてください。これにより、チャットボットは複雑な設定なしでファイルの内容を理解し、利用できるようになります。

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デバッグ

右側にユーザー入力項目を入力し、内容を入力してデバッグします。 回答結果が望ましくない場合は、プロンプトやモデルを調整することができます。また、複数のモデルを同期してデバッグすることもでき、適切な構成を組み合わせることができます。 単一モデルでのデバッグが効率的ではない場合、「複数のモデルでのデバッグ」機能を使用して、複数のモデルの回答効果を一括確認することもできます。

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アプリの公開

アプリのデバッグが完了したら、右上の公開ボタンをクリックして独立したAIアプリを生成します。公開URLを使用してアプリを体験するだけでなく、APIベースの開発やWebサイトへの組み込みなども行うことができます。詳細については公開を参照してください。 公開されたアプリをカスタマイズしたい場合は、当社のオープンソースのWebAppテンプレートをForkしてください。テンプレートをベースに、シチュエーションやスタイルに合わせたアプリを作成できます。

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よくある質問

チャットボット内にサードパーティツールを追加するにはどうすればよいですか？ チャットボットアプリは、サードパーティツールの追加をサポートしていません。エージェント 内でサードパーティツールを追加できます。 **チャットボット作成時のメタデータフィルタリング活用方法とは？ ** 詳細な手順は、アプリ内でのナレッジベース統合の「メタデータフィルタリング → チャットボット」をご確認ください。
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