特定のドキュメントを元にQAを行うチャットボットの作り方

はじめに

近年、AIの進化に伴い、企業の様々な領域でチャットボットが導入されるようになりました。中でも、ChatGPTのような強力な言語モデルの存在は、企業が新たなサービスやソリューションを提供する上で非常に有益です。多くの企業がChatGPTの利用を検討する中で、最も多くのニーズが表れているのが「社内外のドキュメントについてQAを行うチャットボット」の制作です。本記事では、このQAチャットボットの作成方法について説明します。

作り方

ドキュメントの準備
1. PDFのようなテキスト情報が抽出可能なドキュメントを準備します。従来のチャットボットを用いてQAシステムを構築する場合、膨大な量の質問と回答のセットを準備する必要がありましたが、大規模言語モデルを用いたQAシステムの場合、社内マニュアルのようなPDFがあれば、ある程度の回答が行えるようになります。
Vector Databaseの構築
1. 特定のドキュメントから情報を抽出し、それをベクトルデータとして保存するVector Databaseを構築します。具体的には、各文章や段落を言語モデルを用いてベクトル化し、これらのベクトル情報をデータベースに保存します。
RAG (Retrieval-Augmented Generation) の構築
1. 次に、ユーザーからの入力質問やリクエストを受け取り、Vector Databaseを検索して最も関連性の高い情報を返すRAGを構築します。RAGは、Retrieval（検索）とAugmented Generation（補強生成）の2つのプロセスから成り立っています。
  1. Retrieval: 入力された質問のベクトルとVector Database内のベクトルとを比較し、最も近いベクトル（つまり、関連性の高い文章や情報）を取得します。
  2. Augmented Generation: 取得した情報を基に、言語モデルを用いてユーザーへの回答を生成します。この際、ChatGPTのような言語モデルが活用され、質問の文脈に合わせた自然な回答が生成されます。

システム開発

1. これらの要素と使いやすいチャットボットインターフェースを繋ぎ合わせることで、ユーザーが自然なやりとりを通じて知りたい情報を得られるチャットボットシステムが完成します。

まとめ

特定のドキュメントを元にQAを行うチャットボットの制作は、企業の効率化やユーザーサポートの質向上に大きく寄与するものです。上記のステップを参考に、自社のニーズに合わせたチャットボットの開発に挑戦してみてください。

- 注意：本記事の全て又は一部には大規模言語モデルの出力結果が含まれます。