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2024-05-11 06:26

miiboのナレッジデータストアを活用する方法

miiboのナレッジデータストアを活用する方法について配信しています。

【参考情報】

#miibohttps://daitoku0110.wiki/miibo

#ナレッジデータストアhttps://daitoku0110.wiki/miibo-datastore

miiboのプロンプト構成:https://daitoku0110.wiki/miibo-prompt-configuration

https://www.daitoku0110.news/p/miibo-datastore

#miiboDesignerhttps://daitoku0110.net/

ナレッジマネジメントについて

岡大徳のポッドキャストはNotesの内容をテーマに沿って発信します。

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サマリー

岡大徳さんが配信しているポッドキャスト。今回は、miiboのナレッジデータストアの活用方法について配信しています。

miiboのナレッジデータストアについて
岡大徳が配信するポッドキャスト。 今回は、miiboのナレッジデータストアの
活用方法について配信していきます。 まず、miiboとは、株式会社miiboが提供する
会話型AI構築プラットフォームのことです。 2020年リリースしたノーコードで、
GPT-4やGPT-3.5を利用した会話型AIを 構築することができるサービスです。
ウェブ上で動作するチャットボット やLINE Slackのボット API経由の会話など
さまざまなプラットフォームで動作する 会話型AIを簡単に作成できます。
LLMはGPTだけでなく 他のものも対応しております。
まず、ナレッジデータストアについてですが、 ナレッジデータストアとは、
miiboがサービス内で所有するAIに与える 専門知識を保持するためのデータベースのことです。
miiboのナレッジデータの特徴は、 登録した情報がエンベディング・
ビクトル化される。データの追加が手軽。 さまざまなデータフォーマットの
追加に対応している。検索結果を 素早く確認できる。API経由で
データ追加ができるということです。 手軽に専門知識を与えることができますので、
ぜひ使ってみてください。
ナレッジデータストアの仕組みと重要性
次に、ナレッジデータストアの 仕組みについてです。
miiboのナレッジデータストアは、 まずユーザーが発話。
次に検索クエリーが生成され、 3番目にナレッジデータストアにある
情報を検索して、 4番目に前提データプロンプトに
検索結果を追加するようになっています。 ナレッジデータストアが追加される場所は、
ナレッジデータストアは前提データプロンプト のところに追加されるようになっています。
ここで、miiboのプロンプトの構成について 説明させていただきます。
miiboのプロンプトの構成は、 上から順にベースプロンプト、
次に前提データプロンプト、 3番目に会話履歴、
4番目に追記プロンプトとなっています。 ナレッジデータストアは、
2番目の前提データプロンプトのところに 自動的に挿入されるようになっています。
前提データプロンプトというのは、 RAGなど外部のデータを検索して
得られた結果が自動的に格納される プロンプトのことです。
この領域には、AIが応答を行う必要な 専門知識が文字列で格納されます。
この部分にナレッジデータストアに入れている データ情報が格納されていきます。
では、ナレッジデータストアにどのような 知識を入れることが大事かということですが、
miiboのプロンプト上、ナレッジデータストアは 前提データという部分で、
ベースプロンプトの下に入ってくるようになってきます。
また、前提データはタグが3つ付いた状態で、 その後にナレッジデータストアに
入力したデータが入ってくるような 形になっています。
そのため、タグの構造であったり、 どういった情報をナレッジデータストアに
入れるかが非常に大事になっています。
構造につきましては、タグが1つの場合、 タグが2つの場合、タグが3つの場合
という形になってきますので、前提データ自体は 3つのタグが付いて、
その下にナレッジデータストアが 入ってくる状況になっています。
そのため、その中にタグが1つのタグ、 2つのタグがナレッジデータストアに
入っていくと、もともとのベースプロンプトで タグを1、2、見返しの1、2と同じですね。
そちらを使っていると動作が不安定になる ことがあります。
そのため、ナレッジデータストアのほうでは、 フォーマットを統一することであったり、
1つのテーマに対して1つの内容、 あとは伝わりやすい構成で書く
ということが非常になってきます。
もう1つ重要な点というのは、 miiboは会話型AIなので、
会話を意識するということが非常に大事です。
例えば、Q&A方式でユーザーからの 質問と回答をセットにして、
ナレッジデータストアに知識として 与えることなどがあります。
今、質について説明させていただきましたが、 次は量について説明させていただきます。
ナレッジデータストアの量で大事なことは、 網羅する知識の範囲が大事です。
モーラする知識の範囲としては、 miiboの目的、
miiboのエージェントを作った目的、 提供する目的から知識がどこまで
必要かというのを考えます。
その知識の範囲によって必要な ナレッジデータストアの量が決まっています。
ここで、不必要にたくさんの幅の ナレッジデータストアに情報の量を
入れてしまうと、そのデータも拾ってくるので、 エージェントの動作が少し不安定になることがあります。
そのため、ナレッジデータストア質量で考えると、 どこまで必要か、
どの階層まで必要か、過剰なく与えることが どうすればできるかということを考えて、
ナレッジデータストアの内容を 決めていく必要があります。
ぜひ試してみてください。
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