生成モデルによるチャットボットと会話AI API

チャットボットと会話型AIとは何か、なぜジェネレーティブAIを使うのか？

会話AIは、人間が機械と会話をすることを可能にする自然言語処理の中心的なサブ分野である。人間がAIに何かを言ったり尋ねたりするたびに、会話の履歴もすべて送信されるため、AIは文脈を記憶し、適切な応答をすることができる。最新のチャボットは会話AIを活用し、単に会話をする以上のことができる。例えば、顧客の意図を検出したり、ドキュメントを検索したり、顧客の口調を理解し、自身の口調（怒り、喜び、皮肉...）を適応させることができる。

LLaMA 3、Dolphin、ChatDolphin、Yi 34B、Mixtral 8x7BはGPT-4とChatGPTの高度な代替品で、NLPクラウドで利用可能です。これらのモデルは非常に複雑で、多くの状況に適応でき、完璧に人間のように聞こえます。高度なユースケースのために、これらのモデルを微調整する（独自のデータでそれらを訓練する）ことが可能であり、それはあなたの会社/製品/業界に完全に合わせたチャットボットを得るための素晴らしい方法です。

生成モデルには "記憶 "がない。ですから、あなたが行うすべてのリクエストで会話履歴を再送信することで、彼らを助ける必要があります。実際に、生成モデルでチャットボットを構築する方法について、専用のブログ記事を書きました、ご自由にお読みください！

あなた自身のドメイン知識に関する技術的な質問に答えるチャットボットを作りたいのであれば、あなたのチャットボットをセマンティック検索／RAGモデルと組み合わせる必要があります。ここでは、RAGとジェネレーティブAIの組み合わせについて説明します。

チャットボットと会話型AI

なぜチャットボットと会話型AIを使うのか？

AIをベースとした先進的な製品を構築するため、あるいは社内の生産性を向上させるために、チャットボットを活用したいと考える企業が増えている。その例をいくつか紹介しよう：

サポート効率

最も人気のあるチャットボット・アプリケーションは、サポート担当者に頼ることなく、自動的に顧客を支援することです。それは劇的に反応性を向上させ、サポートチームを軽減し、彼らは非常に高度な質問のみに集中することができます。優れたサポートチャットボットは、顧客のためにドキュメントを検索し、契約や技術的な質問に答え、顧客のトーンや意図を検出することができます...

ビデオゲーム

ビデオゲームの中には会話型AI機能を搭載しているものもあり、プレイヤーは機械と自然に会話することができる。特に最近の会話型AIは状況に応じて口調を変えることができるため（怒り、喜び、皮肉...）。

製品提案

特に商品の数が多かったり、商品が複雑だったりすると、ユーザーが探しているものを見つけるのが難しいことがあります。そのような場合、チャットボットを構築して顧客を支援し、適切な製品を紹介することは非常に良い解決策です。

医療アシスタント

医療業界では、患者と話し合い、自動的に診断を下すためにチャットボットを活用している。

NLPクラウドのチャットボット/会話AI API

NLPクラウドは生成モデルに基づくチャットボットと会話AI APIを提案し、箱から出してすぐに会話AIを実行する機会を与え、息をのむような結果をもたらします。これらのモデルはDolphin、ChatDolphin、Yi 34B、Mixtral 8x7Bです。これらはOpenAIによるChatGPT、GPT-3.5、GPT-4の強力な代替です。事前訓練されたモデルだけでは不十分な場合は、NLPクラウド上で独自の生成モデルを微調整/訓練し、ワンクリックで新しいモデルを本番環境に自動的にデプロイすることもできます。

詳しくは、生成モデルによるチャットボットと会話AIに関するドキュメントをご覧ください。これ. 高度な使用法については、テキスト生成APIエンドポイントこれ. チャットボットや会話型AIを簡単にテストできる私たちの運動場で。

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よくある質問

生成AIチャットボットは多言語を理解し応答できるか？

そう、GPT-4、ChatDolphin、LLaMA 3、Mixtralなどをベースとしたような生成AIチャットボットは、世界中の多様な言語データセットに対する広範なトレーニングのおかげで、複数の言語を理解し、応答することができる。そのため、さまざまな言語で流暢に会話し、応答を返すことができます。

生成AIチャットボットは対話から学習できるのか？

GPT-4、ChatDolphin、LLaMA 3、Mixtralなどのモデルに基づくようなジェネレーティブAIチャットボットは、アーキテクチャ上の理由から、リアルタイムで個々のインタラクションから学習しません。ある種の学習を "シミュレート "するために、開発者は履歴を保持し、チャットボットへのリクエストごとにこの履歴を再送信する必要があります。

現在のジェネレーティブAIチャットボットの限界とは？

現在の生成AIチャットボットは、その高度な機能にもかかわらず、複雑であいまいな文脈を理解するのに苦労することが多く、不正確な回答や無意味な回答を生成することがあります。さらに、適切に監視・調整されなければ、不注意に偏った、あるいは攻撃的なコンテンツを生成する可能性もある。

生成AIチャットボットは、機密情報や個人情報をどのように扱うのか？

機密情報を細心の注意を払って取り扱うことはチャットボットベンダーの責任です。NLPクラウドはチャットボットに送信されたいかなる情報も保存せず、HIPAAとGDPRに準拠しています。

AIチャットボットによって生成される応答には偏りがありますか？もしあれば、どのように対処していますか？

GPT-4、ChatDolphin、LLaMA 3、Mixtralなどをベースとした生成AIチャットボットによって生成された応答には、学習データに存在するバイアスが反映される可能性があります。これらのバイアスは、多様なデータセットによる継続的なモデルトレーニング、厳格なバイアステスト、歪んだ応答を修正するフィードバックメカニズムの実装によって対処されます。

これらのチャットボットは、特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズできるのか？

そう、ジェネレーティブAIに基づくチャットボットは、応答やトーン、さらには情報を引き出すナレッジベースさえも適応させるなど、特定のビジネスニーズに合わせて広範囲にカスタマイズできるため、さまざまな業種や用途に高い汎用性を発揮する。

開発者はどのように既存のプラットフォームやアプリケーションにジェネレーティブAIチャットボットを統合できるのか？

開発者は、チャットボットとプラットフォームのバックエンド間のシームレスな通信を可能にするNLP CloudなどのAIベンダーが提供するAPIを使用することで、生成AIチャットボットを既存のプラットフォームやアプリケーションに統合することができます。これには、APIを介してAIにユーザー入力を送信し、AIが生成した応答を受信し、アプリケーションのユーザー・インターフェースを通じてそれを提示することが含まれます。

GPT-4のような生成的AIに基づくチャットボットの典型的な応答時間は？

GPT-4、ChatDolphin、LLaMA 3、Mixtralなどのような生成AIに基づくチャットボットの典型的な応答時間は、クエリの複雑さと利用可能な処理能力によって異なりますが、通常は数秒以内です。

チャットボットAPIを無料で試すことはできますか？

はい、NLPクラウドのすべてのモデルと同様に、チャットボットAPIエンドポイントは無料でテストできます。

このチャットボットAPIでサポートされている言語やロケールは何ですか？

チャットボットAPIは200言語をサポート