ChatGPT-3.5 TURBO
ビジネスコンテキスト
[CUSTOMER]様との日々のコミュニケーションにおいて、多くのお客様からの質問が寄せられています。数多くのアドバイザーが個別のチャットセクションでお問い合わせにお答えする必要があります。お客様から寄せられる質問はしばしば繰り返しで、[CUSTOMER]協会に関連した内容が中心です。[CUSTOMER]様は既にFAQ（よくある質問）のページを持っていますが、それにもかかわらず、以前に回答された質問が頻繁に繰り返されています。さらに、ライブアドバイザーの対応時間が迅速でないことが多く、お客様に多くの問題をもたらしています。アクション: [CUSTOMER]協会に関する情報を提供するため、PDF、テキスト、およびCSVファイルからデータを統合した、24時間365日稼働のChatGPT-3.5 Turboを用いたチャットボットの構築を行います。このチャットボットは幅広い質問に答えることができます。
問題と解決策
課題1: お客様の課題: 協会に関する多くのお客様の質問に答えるチャットボットが必要です。利用可能なデータソース（PDF、TXT、CSVファイルから）がたくさんあります。 解決策1: ますます多くのデータソースをPineconeに統合して保管し、LangchainとOpenAIモデルを組み合わせて、[CUSTOMER]協会に関する情報を提供する非同期のチャットボットを開発します。課題2: ChatGPTの現在の制約: https://openai.com/blog/chatgpt で説明されているように、ChatGPTは時折、説得力のあるが誤ったまたは意味のない回答を提供します。この問題が発生すると、チャットGPTの信頼性が損なわれます。 解決策2: プロンプトを最適化して、チャットボットの信頼性を最大限に高めます。
課題3: 理解の制約: ユーザーからの理解できない質問に直面した際、ChatGPTはユーザーの意図を推測し、そのアイデアに基づいて回答することがよくあります。しかし、このケースでは、チャットボットはそのように推測するのではなく、ユーザーにメッセージの明確化を依頼すべきです。
解決策3: ユーザーからの意図を抽出するためのNLPアルゴリズムを導入し、各質問でユーザーの意図をより良く理解するためにプロンプトを最適化します。
課題4: 時間の浪費: OpenAIから完全な回答を受け取るまでに時間がかかります。 解決策4: ユーザーエクスペリエンスの向上を目指してストリーミングAPIを実装し、応答時間を改善します。
課題4: 時間の浪費: OpenAIから完全な回答を受け取るまでに時間がかかります。 解決策4: ユーザーエクスペリエンスの向上を目指してストリーミングAPIを実装し、応答時間を改善します。
❖ フレームワーク: FastAPI、Langchain、Spacy。
❖ LLMモデル: GPT 3.5 Turbo（OpenAI Chatモデル）、OpenAIの埋め込み技術。
❖ データベース: Pinecone、Amazon Relational Database Service。
❖ LLMモデル: GPT 3.5 Turbo（OpenAI Chatモデル）、OpenAIの埋め込み技術。
❖ データベース: Pinecone、Amazon Relational Database Service。
❖ ステージ: 要件収集、システム設計、開発、テスト、デプロイメントを担当。
❖ 期間: 3ヶ月。
❖ 規模: 13MM。
❖ 契約タイプ: 固定価格契約。
❖ 規模: 13MM。
❖ 契約タイプ: 固定価格契約。
