miiboのナレッジデータストアの概要
会話型AIに専門知識を教え込むのって、なんか結構大変そうなイメージありますよね。
ええ、ありますね。技術的なハードルというか。
ですよね。で、今回はそのハードルをグッと下げるっていう、miiboのナレッジデータストア機能、これをちょっと深掘りしてみようかなと。
ああ、miiboの。
情報源はmiiboの公式ブログ記事なんですけど、プログラミング不要で3ステップで簡単って書いてあるんですよ。
ほう、それは気になりますね。
これが具体的にどういう仕組みなのか、そして専門知識を持ったAIっていうのがどれだけ身近になるのか、一緒に見ていければと思います。
ええ、まさにそこですよね。従来は専門スキルがないと難しかった、AIへの知識注入というプロセスがどれだけ簡単になったのかという。
ブログ記事によると、特別な技術なしでも特定の分野に詳しいAIが作れると、そういうことのようです。
その革新技術がナレッジデータストアっていうことですね。
そうです、そうです。
これはAIに特定の知識、例えば自社の製品情報とか、社内のルールとか、そういうのを教え込むためのAI専用のデータベースみたいな感じですかね?
ええ、その理解であってます。そのデータベースとAI本体をつなぐ技術、これがRAGって呼ばれるものなんです。
RAG、RAGですか?
A、リトリバルオーグメンテッドジェネレーションの略ですね。
AIが応答を作る前に、まずこのナレッジデータストア、つまりデータベースから関連する情報を引っ張ってきてですね、その見つけた情報をいわば根拠にして応答を作る、そういう仕組みです。
なるほど、根拠を持って答えてくれると。
はい。
なので、これによっていくつか大きなメリットが生まれるわけです。
メリットですか、ブログではハルシネーションの削減というのが上がってましたね。
まさに、まずAIがその技術じゃないことをもっともらすく言っちゃう、いわゆるハルシネーション、これを大幅に減らせます。
それは大きいですね。
ええ、それに加えて応答の元になった情報、つまりデータストアのどのデータを使ったのかっていうのを示せるので応答の信頼性がぐっと上がるんです。
ああ、出典がわかるんですね。
そうなんです。これはビジネスで使う上では特に重要ですよね。
従来のファインチューニングだと知識がモデル自体に焼き付いちゃって、どこから来た情報か分かりにくかったりしたんですが、
確かに。
RAGならその辺りが追跡しやすいと。
あとデータストアの情報を更新すれば、AIは常にその最新の情報に基づいて答えられるようになるわけです。
信頼性と最新性、これは魅力ですね。
AI構築のためのステップ
でもその設定となるとやっぱりちょっと面倒だったりしません?
ブログの3ステップっていうのは具体的にはどんな感じなんですか?
それがですね、驚くほどシンプルなんですよ。
ほう。
まず、miiboの漢字画面でナレッジデータストアを開きます。
まあ初めてなら作るという感じですね。
はい。
次に知識の元になるデータを追加します。
普通にテキスト入力もできますし、ウェブページのURLを指定したり、ファイルをアップロードしたり。
ファイルもいけるんですね。
ええ。CSVとかJSONとかあとNotionとの連携もできるみたいで、かなり多様な形式に対応しているのが便利だと思いますね。
それは助かるな。で、最後のステップは?
ここがあの一番大事なところです。
はい。
AIによる応答の設定っていう画面があるんですけど、そこでナレッジデータストアと接続するっていうチェックボックスがあるんです。
これをオンにする?
チェックを入れるだけ。そうです。
ただこれを忘れると、せっかく登録したデータが全然使われないので、ここは本当に注意が必要ですね。
なるほど。チェック一つでつながると。
じゃあ実際にユーザーが質問したとき、裏側ではどうやってその知識が使われてるんでしょう?
RAGの動き、もう少し詳しく教えていただけますか?
えーとですね、ユーザーが質問しますよね。
そうすると、まずAIがその質問の意図を汲み取って、検索に適したキーワード、検索クエリーですね、それを生成するんです。
はいはい。
そのクエリーを使ってナレッジデータストアの中を検索して、関連性が高そうな情報の塊をいくつか見つけ出すわけです。
ふむ。
ここがポイントなんですけど、見つかった情報がAIへの指示書、全体、いわゆるプロンプトってありますよね?
ありますね。
その中の前提データプロンプトっていうちょっと特別な部分があるんですが、そこに挿入されるんですよ。
あ、指示書の中にリアルタイムで検索結果が組み込まれる感じですか?
そういうことです。
AIは応答を作るときに、特にこの前提データにある情報を最優先で見るように、まあそういうふうに設計されてるんですね。
なるほどなるほど。
これによってデータストアにある情報に基づいた、より正確な答えが出せるようになるというわけです。
いやー面白い仕組みですね。その応答精度をさらに高めたい場合、何かコツみたいなものはありますか?
ありますね。一つはAIへの基本的な指示、あのベースプロンプトでの制御です。
ベースプロンプトで?
ええ。前提データにある情報だけで答えてくださいとか、そこに書いてないことはわかりませんって正直に言ってくださいみたいな、そういう制約を加えるんです。
あ、ルールで縛るんですね。AIの自由な発想をちょっと抑えると。
そうですね。データストアにないことを勝手に保険て話さないようにコントロールする感じです。
なるほど。データの登録方法、そっちにも何か工夫あります?
はい、あります。やっぱりデータ入力の質が応答の精度に直手次しますからね。
ふむふむ。
ベストプラクティスとしては、まず一つのデータには一つの話題だけ入れること。
一データ一トピック。
A、情報を整理してAIが特定の話題を見つけやすくするためですね。
それからデータ形式を統一すること、特に質問と回答のペア、Q&A形式ですね。
Q&A形式ですか?
はい。この形でデータを登録しておくとAIが内容を理解しやすくて、検索の精度も上がりやすいと言われていますね。
なるほどな。つまり、AIに渡す情報の質と構造、これを意識するのが賢いAIを作る近道ってことですね。
まさにおっしゃる通りです。まとめると、このmiiboのナレジデータストアっていうのは、専門知識を持つAIが作るハードルをまあ劇的に下げてくれると。
ええ。
より信頼性が高くて実用的な会話型AIの構築を可能にするかなり強力なツールと言えるんじゃないでしょうか。
簡単な設定とプロンプトでの細い制御、これを組み合わせることでAIの応答精度を大きく高められるのが特徴ですね。
これなら聞いているあなたもご自身の専門分野とか、あるいは趣味の領域とかですごく詳しい頼れるAIアシスタントみたいなものが作れるかもしれないですね。
ええ。技術的なハードルが下がった今、本当に重要になってくるのはどんな知識を与えるか、そしてそれをどう制御して使わせるかっていうその知識の質と活用の戦略の部分ですね。
そこでですね、最後にこれを聞いているあなたにちょっと考えてみてほしいんです。
はい。
このようにAIに特定の知識を比較的簡単に与えられるようになった今、もしあなたがAIを作るとしたら、どんな専門知識を持たせたいですか?
うーん、面白い問いですね。
そしてその知識を持つAIがあなたの仕事や生活、あるいは社会全体にどんな新しい可能性をもたらすと考えますか?
ちょっと想像してみると面白いかもしれないです。
