独自の AI を作成する方法: 初心者ガイド (2023)

独自の AI アシスタントやチャットボットを作成したい理由はたくさんあります。 おそらく、保存されている情報にすばやくアクセスするための仮想的な「第 2 の脳」を作成したいと考えているかもしれません。 あるいは、Web サイトの訪問者や顧客が探している情報を見つけられるように支援することを目的とすることもできます。 自分の生活を整理するのに役立つパーソナル AI を望むかもしれません。 動機に関係なく、AI の構築はおそらく最初に考えていたよりも簡単です。

この記事では、すぐに利用できるテクノロジーを使用して独自の AI パーソナル アシスタントまたはチャットボットを作成する方法を説明します。 プロジェクトが十分に小さい場合は、無料で行うこともできます。

パーソナル AI アシスタントとは何ですか?

私たちは、自動運転車、医療の進歩、アルゴリズム取引など、ハイテク環境における AI を思い浮かべることがよくあります。 しかし、AI は高額な研究開発予算を抱える大企業だけに役立つわけではありません。 これは、個別のニーズに対応する非常に役立つツールとなります。 そこで登場するのが、自分専用のパーソナル AI アシスタントの作成です。

個人用 AI は、ユーザーが許容できる範囲で実装が複雑でも簡単でも構いません。 少なくとも、希望通りに動作するソリューションをダイヤルインすることができます。 これは、AI が特定の方法で応答したり、大規模な LLM や AI チャットボットでは利用できない専門的な知識を持っていることを意味する場合があります。

AIの基礎

その中核となる人工知能 (AI) は人間の認知を模倣し、基本的な問題解決や計画から音声認識や自然言語処理に至るまでのタスクを実行します。 これらは単なるプログラムされた行動ではなく、機械学習を通じて学習された行動です。 物事を単純化するために、AI には 2 つの重要なコンポーネントがあります。

1. データ（文字、画像など）
2. アルゴリズム

AI アルゴリズムは、適切に完了した場合に特定の計算タスクを与えるように設計された高度な機能です。 これは機械学習を通じて行われ、システムは結果を認識し、それらの計算に合格または不合格を適用できます (そうでなければ、人間が AI をトレーニングするために何十億ものルート タスクを監視し、対応する必要があります)。

AI には、パターンを描画するのに十分な一貫性のあるクリーンなデータが必要です。 また、使用する価値のある高度な AI を作成するには、データが可能な限り完全で、関連性があり、偏りのないものである必要があります。

5 つのステップで独自の AI を構築する方法

AI は個人にとってますます利用しやすくなっています。 適切なツールとノウハウがあれば、ニーズに特化したパーソナル AI アシスタントを作成できます。 ここでは、独自のパーソナル AI を構築するのに役立つ 5 つのステップを紹介します。

1. AI が解決すべき問題を特定する

独自の AI を作成するための最初のステップは、AI アシスタントに達成してもらいたいことを特定することです。 問題の特定は、データ収集から展開までの後続のすべてのステップの指針となります。 AI でどのような問題を解決すべきかを理解するための優れた方法は、さまざまな AI システムが使用される典型的なユースケースを調べることです。

AIチャットボットのユースケース

• カスタマー サービス: 企業固有のナレッジ ベースでトレーニングされたパーソナライズされた AI チャットボットは、顧客の問い合わせを効率的に処理し、問題のトラブルシューティングを行い、さらには製品のアップセルを行うことができるため、顧客対応ビジネスにとって貴重な資産となります。
• データ分析: 分析に夢中になっているマーケターであっても、データセットを精査している研究者であっても、特化した AI は膨大な量の情報を消化できます。 その後、これを実用的な洞察に抽出し、データに基づいた意思決定を可能にします。
• パーソナルアシスタンス: 忙しい生活をやりくりするのは簡単なことではありません。 個人データに基づいてトレーニングされた AI が、カレンダー管理、予定の設定、ToDo リストの優先順位付けなどのタスクを引き継ぎます。 それはあなたが見落としがちな個人的な取り組みを警告することさえあり、事実上あなたの認知装置の延長となる可能性があります。

AI に何を解決してもらいたいかを知ることは、適切な AI プラットフォームを使用するのに役立ちます。 適切なプラットフォームやサービスが克服できる最大のハードルは、データを収集して特定のアクションを実行するための API です。

私たちの場合は、顧客をサポートできる Web サイト用にカスタマイズされた AI チャットボットを作成します。 データ分析用の使いやすい AI が必要な場合は、ChatGPT の Advanced Data Analysis (以前は Code Interepter と呼ばれていました) を試してください。 時間、タスク、人間関係の管理に役立つものについては、Otter AI や Clay などの AI ツールを試してください。

2. AI プラットフォームまたは技術スタックを選択します

AI を構築する主な目標を特定したら、その目標に合ったプラットフォームまたは技術スタックを選択する必要があります。 プラットフォームの選択は、AI で何ができるか、AI をどれだけ簡単にトレーニングできるか、既存のシステムにどれだけシームレスに統合できるかを決定するため、非常に重要です。

チャットベース

Chatbase は、そのシンプルさで知られるトレーニング可能な AI チャットボット ビルダーです。 これにより、ユーザーはデータ ソースに簡単に接続し、特定のニーズに合わせた ChatGPT のようなチャットボットを作成できます。 Chatbase の特徴は、直感的なトレーニング プロセスです。 ドキュメントをアップロードするか Web サイトのリンクを追加するだけで、そのコンテンツに基づいてあらゆる質問に回答できるチャットボットを作成できます。 このユーザーフレンドリーな機能は顧客エクスペリエンスを豊かにし、独自のエンゲージメント戦略を提供します。

価格:無料プランが利用可能ですが、有料オプションは月額 19 ドルから始まります。

チャットベースを取得する

DocsBotAI

DocsBotAI は、従来のドキュメントをインテリジェントなチャットボットに変換します。 顧客サポートに優れていますが、専門知識を別の方法で創造的に活用することで限界を押し広げています。 DocsBotAI のユニークな点は、ブランドの声を維持しながら AI で書かれたコンテンツを生成するためにも使用できることです。 社内の知識と外部の Web ページでトレーニングできるため、顧客チャットの処理と、AI コンテンツ作成機能による新しいコンテンツの作成の両方を行うことができます。

価格:無料プランが利用可能ですが、有料オプションは月額 19 ドルから始まります。

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この投稿では、独自の AI チャットボットを構築するための主要なプラットフォームとして Chatbase を使用します。

3. AIが使用するデータを収集する

AI の旅の 3 番目のステップはデータ収集です。 収集するデータの種類と量によって、AI の機能、会話の流暢さ、全体的な有用性が決まります。 データは、テキスト ドキュメント、URL、サイトマップ、または Q&A 形式のコンテンツにすることができます。 そのアイデアは、他の方法ではアクセスできない専門的な情報を AI に供給することです。

Chatbase がデータを処理する方法

Chatbase にアップロードされると、データはベクトル化またはトークン化されます。 このプロセスでは、生データを大規模言語モデル (LLM) がより効率的に消化できる形式に変換します。 すべてのデータが Chatbase にロードされたら、チャットボットを「トレーニング」する必要があります。チャットボットは、アップロードされたドキュメントに対してこのトークン化プロセスを実行します。 新しいドキュメントが追加される (または古いドキュメントが編集される) たびに、チャットボットを再トレーニングする必要があります。 これは大したことではありませんが、システムの仕組みの一部です。

ドキュメントとデータをChatbaseにアップロードする

Chatbase を使用すると、サポートされているドキュメントを簡単にアップロードできます。 「マイチャットボット」と「新しいチャットボット」をクリックして開始します。

サブヘッダーでサポートされているデータ ソースの種類が表示されます。 「ファイル」をクリックします。 .docx、.doc、.pdf (OCR テキストを含む)、および .txt ファイルを見つけてチャットボットに追加します。 たとえば、これらのイベント ファイルは、さまざまなソースからのさまざまな情報を表します。 これらはチャットボットのトレーニングに使用されます。

これらのファイルがアップロードされたときに Chatbase でどのように表示されるかを次に示します。 チャットボットに追加したファイルのサイズと数によっては、アップロードに数秒かかる場合があります。

Q&A/FAQ スタイルのテキスト データをチャットボットに追加することもできます。 これは、チャットボットに対して特定の質問が行われることが確実な場合に適しています。 Q&A 機能を使用すると、ユーザーが同様の質問を送信したときにチャットボットに答えてほしい内容に正確に答えることができます。 「 Q&A 」サブヘッダーをクリックして、質問と回答を追加します。

最後に、Web サイトですでに公開されているデータを選択できます。 これには、「 Web サイト」小見出しの下に 2 つのオプションがあります。 開始 URL を指定して Web クローラーを選択するか、指定したページを含むサイトマップ全体を送信します。

準備ができたら、データ ソース ページの下部で [チャットボットの作成] を実行して、このすべての情報をチャットボットにプッシュできます。

ファイル内のデータを構造化する方法

OpenAI の API で使用されるような LLM は、テキスト データを理解するのに優れています。 ただし、チャットボットを最大限に活用するには、テキストをできるだけ理解しやすいものにする必要があります。 これを機能させるためのヒントをいくつか紹介します。

1. 内部の情報を説明する明確な名前のファイルを使用します。
2. ファイル内のすべてに適切なコンテキストが含まれていることを確認して、LLM がデータの内容だけでなく、データの内容を認識できるようにします。
3. ファイル内のテキストとデータにラベルを付けて、チャットボット経由で簡単に呼び出せるようにします。
4. ネイティブ Word テーブルをプレーン テキスト テーブル (マークダウン、JSON、または XML 形式のテーブルを使用) に変換することを検討してください。
5. 複数のファイルにまたがって表示される単一ファイル内の重複情報を制限します (ファイルを更新する場合に、まとめて更新することを忘れないようにする必要があります)。

4. 迅速なエンジニアリングによる AI の微調整

データがチャットボットに読み込まれたら、最後に正しく設定するのはチャットボットの基本プロンプトです。 基本プロンプトは、ユーザーには決して表示されませんが、チャットボットに送信されるすべてのメッセージの先頭に含まれるプロンプトです。 Chatbase は、OpenAI の 3.5 Turbo または GPT 4 API に接続して、クエリを処理し、応答を返します。 これは、ベース プロンプトがユーザー クエリとともに OpenAI に送信されることを意味します。

これにより、チャットボットがユーザーにどのように応答するかを完全に制御できます。 基本的なプロンプトがなければ、チャットボットはトレーニング資料に含まれていない主題や知識について簡単に話すことができます。 これは、OpenAI の LLM モデルが、ユーザーのデータセットよりも無限に大きいデータセットでトレーニングされるためです。

音楽フェスティバルに関する Web サイトをお持ちの場合、ユーザーがチャットボットを使用して、どの Tesla を購入すべきかについてのアドバイスを得られるようにしたいと思いますか? いいえ。タスクを続行し、トレーニング データに関する質問にのみ回答するようにしたいと考えています。 そのため、基本的なプロンプトが用意されています。

Chatbase の [設定]タブの [モデル] で、AI の会話の舵を取るための基本プロンプトを設定できます。

基本プロンプトの例

基本プロンプトは、独自の AI が会話できる内容の制限要因として機能します。 提供した特殊なトレーニング データに基づいて特定の応答を引き出すように設計する必要があります。 話がそれてしまうのは望ましくありません。

Chatbase のデフォルトの基本プロンプトは次のとおりです。

私が会話している資料として機能してほしい。 あなたの名前は「AIアシスタント」です。 与えられた情報から回答を提供していただきます。 答えが含まれていない場合は、「うーん、よくわかりません」と正確に言ってください。 そしてその後停止します。 情報に関するものではなく、いかなる質問にも答えることを拒否してください。 決して性格を壊さないでください。

すぐに、自分のトピックや業界に合わせてカスタマイズできるはずです。 音楽イベントの例では、次のように始めることができます。

あなたは、マイル ハイ メロディ 2024 イベントの第一人者です。 イベントに関する質問があった場合、手持ちの資料に基づいて他のどこからでも答えることができます。 あなたの名前は「メロディー」です。 このメッセージに対する答えがマイル ハイ メロディーまたはその関連詳細に関する文書に含まれていない場合は、「わかりませんが、マイル ハイ メロディーの音楽イベントについて何かお手伝いできますか?」と言ってください。 そしてその後停止します。 イベント情報や詳細以外のご質問にはお答えできませんのでご了承ください。 今から始めて、決して性格を壊さないでください。

ご覧のとおり、チャットボットである Melodie が話せることと話せないことについてかなり具体的になりました。 それがどのように公平になったか見てみましょう。

メロディーは会話を軌道に戻すことに成功しました

そして、ほぼ関連した質問をすると、親切に答えてくれます。 さらにもう 1 つ質問すると、パーソナル AI チャットボットがソース ファイルからの特定の情報を返します。

そして今、私たちは、後悔するようなことを言わずに会話を続けることができる、完全に機能するガイドを手に入れました。 これは便利であり、ライブ チャットを監視するために人間のエージェントを配置する必要がなくなります。 ウィンウィン！

テストと改良

微調整とテストが必要な項目が多数あり、基本プロンプトをプロンプト設計します。

• チャットボットが訪問者に話しかけるときは、ブランドに沿ったものにしたいと考えています。 これを行うには、多くの場合、チャットボットにパーソナリティを割り当てるのが最も簡単です。 イベント マネージャーやイベント ホストなどは、割り当てるのに最適な人物です (特定の形容詞を使用するとさらに効果的です)。
• チャットボットは、聴衆や業界に適した語彙を使用する必要があります。 特定の業界用語を含むレベル（中学 2 級）の文章を含めても問題ありません。
• 特定の情報の処理方法を教えてください。 チャットボットがデータに問題がある場合は、ベース プロンプトにコンテキストを追加します。 JSON 形式のイベント カレンダーをソース ファイルに追加した場合、訪問者が理解できるようにそのデータを平易な英語で解釈するようにチャットボットに指示できます。
• どの言語を話せるかを知らせてください。 通常、訪問者が使用している言語に切り替わりますが、場合によっては、サポートされる言語を制限したい場合があります。

5. AI の導入と監視

あとは、AI を Web サイトに導入するだけです。 Chatbase には 2 つのオプションがあります。 iFrame を使用して Web ページにチャットボットを埋め込んだり、サイトのヘッダー本文にコードを追加してチャット バブルとして表示したりできます。 ほとんどの人は、サイトのどのページからでも簡単に使用できるチャット バブルを選択したいと思うでしょう。

「サイトに埋め込む」をクリックすると、チャットボットのコードを含むモーダルがポップアップ表示されます。 「スクリプトのコピー」(2番目のオプション)をクリックします。

WordPress Web サイトで Divi などのページビルダーを使用している場合は、サイト全体に簡単にインストールできます。 「テーマオプション」、「統合」の順にクリックし、コードを「 <body> 」フィールドに貼り付けます。 他の Web サイト プラットフォームではこれを行う方法が異なりますが、これは比較的標準的です。

Web サイト上でチャット バブルがアクティブになり、訪問者がチャット バブルを使用できるようになります。

モニタリングと微調整

継続的な監視が重要です。 Chatbase の「ダッシュボード > 会話」タブで、保存された会話に基づいて AI がどのように実行されるかを監視してください。

問題が発生した場合は、ベース プロンプトとデータ ソース ファイルを調整します。 会話を JSON ファイルとしてダウンロードし、ボットの会話を確認するのが最も簡単です。 具体的には、ユーザーが不満を表明した例を探します。 より多くの/より優れたデータまたはより適切な基本プロンプトを使用して、これらの状況を修正できます。

自分で読み取れる以上の会話データがある場合は、やり取りをコピーして ChatGPT に貼り付けて、どこで問題が発生したかを分析させるのが簡単です。 これにより、何百もの会話スレッドを読む代わりに、改善に集中できます。

結論と次に何をすべきか

独自の AI を構築することは、できる限り大規模で役立つものにできるエキサイティングなプロジェクトです。 独自の AI を作成するのは難しい作業だと思うかもしれませんが、Chatbase のようなツールを使用すると、それを少し簡単にすることができます。

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