検索精度向上の重要性
会話型AIと話していて、うーん、もうちょっとこう、的確な答えが欲しいなーって感じたことありませんか?
ああ、ありますね。
実はその限って、AIが情報を探すときの検索クエリ、検索キーワードですね、その作り方にあるらしいんです。
ええ、そこが重要ですね。
今回はですね、お預かりした資料、miiboの検索精度を劇的に向上させる検索クエリ生成プロンプト完全ガイドをもとに、その精度をぐっと上げる方法を探っていきたいなと。
はい。
あの専門知識とかなくても、今日からすぐ使えるヒントがあると思うので。
で、早速なんですが、この検索クエリ生成プロンプトっていうのは一体どういうものなんでしょうか?
これはですね、ユーザー、つまりあなたの質問とAIが持っている知識、ナレジーデータストアと呼ばれるものですね。
それをうまくつなげるための、なんというか翻訳者みたいな役割なんです。
翻訳者ですか?
ええ、miiboの場合、あなたが何か話すたびに、このプロンプトの指示に従って裏側で最適な検索キーワード、つまりクエリを自動で作ってるんですよ。
へー。
これがRAG、リトリバルオーグメンテッドジェネレーションという技術の肝になる部分ですね。
はい。簡単に言うと、AIが答える前に、まず関連情報をちゃんと検索、リトリバルしてくる。
で、その情報で回答の質を補強して、それで最終的な答えを生成する。そういう流れです。
なるほど。単に答えるんじゃなくて、裏でちゃんと情報を探すための、その検索ワード自体も作ってくれてるってことですね。
ええ、その通りなんです。で、特にmiiboのいいところは、最初から結構よくできたデフォルトのプロンプトが用意されてる点ですね。
あ、デフォルトがあるんですね。
はい。管理画面から、ほんと数ステップで設定できます。この基本設定でも、直前の会話の履歴ですね。これをアットヒストリーっていう記述で参照して。
アットヒストリー。
ええ、これを考慮して、だいたい最大午後くらいで、しかも直近の質問内容を優先したクエリーを作るようになってるんです。
へえ、アットヒストリーですか。会話の流れをちゃんと組んでくれるっていうのはかなり賢いですね。
そうですね。最初からそこは考慮されてます。
でも、もっと精度を上げたいってなった場合はどうすればいいんでしょう?
ああ、そこが面白いところで。資料では最適化のテクニックが主に3つ紹介されてますね。
3つ。
はい。まず1つ目は、まさにその会話履歴の活用をもっと進めることです。
検索テクニックの紹介
ふむふむ。
アットヒストリーをプロンプトの中でうまく使って、会話の流れから大事そうなキーワードをつなぎ合わせるように指示するんです。そうすると、より文脈に合った検索ができますね。
なるほど。会話が続けば続くほど、意図をつかみやすくなるみたいな。
そういうことです。で、2つ目のテクニックは?
2つ目は、特定キーワードの強制ですね。
強制ですか?
ええ。これはプロンプトにもっと具体的なルールを加える感じです。例えば、検索するときには必ず製品名と機能名を入れてとか。
ああ、なるほど。
あるいは、トラブルシューティング系の質問だったら、解決策って言葉を優先して使ってみたいな指示ですね。
資料の例にもありましたけど、使い方みたいな曖昧なのではなくて、miiboナレッジデータストア、使い方みたいに具体的に指定するわけです。
なるほど、なるほど。こっちからこの言葉は重要だよって教え込む感じですね、能動的に。
そうですね。
で、3つ目の方法は?
1つ目は、会話ログの分析ですね。これを通じた継続的な改善です。
ログ分析。
はい。miiboのレトーゾキンオとかで、実際にAIがどんなクエリーを作って、それがちゃんと良い情報検索につながったかっていうのを確認するんです。
ふむふむ。
この場合はもっとこういうクエリーが良かったなとか、そういう発見を元にプロンプトをちょっとずつ修正していく。地味ですけど、これはかなり効きますね。
なるほど。会話履歴とキーワード矯正でまず狙いを定めておいて、その結果をログで見て微調整していくと。
ええ、なんかAIを育てていくっていう感覚に近いかもしれません。
まさにそんな感じですね。資料にはさらに進んだ機能として、ステートっていうのも出てきましたけど、これはどういうものですか?
ステートですね。これはパーソナライゼーションをもう一段階レベルアップさせる技術ですね。
パーソナライゼーション?
ええ。ユーザーさん固有の情報、例えば今困っていることとか、使っている製品プランみたいな属性情報をハッシュタグステート名、例えばハッシュタグ困り事みたいな形でプロンプトに入れ込めるんです。
ハッシュタグステート?
はい。これによってAIがあなたの今の状況をちゃんと理解した上で検索できるようになるんです。
へー、それはすごいですね。
例えばカスタマーサポートだったら、問い合わせの内容のカテゴリーとか契約プランによって参照すべき情報を裏で自動で切り替えるみたいな応用が考えられますね。
いやー、それはもう単なる検索改善っていうより、AIとの関係性自体が変わりそうですね。
そうなんです。一人一人に合わせてAIの振る舞いが変わる。なんかオーダーメイドみたいな。
AIとの新しい関係性
まさに。そういえば資料には言葉の揺れ、例えば料金と価格みたいなのへの対応も大事だってありましたね。
あー、それも重要です。やっぱり制度向上には欠かせませんね。
料金、価格、費用、コスト、これは検索するときには必ず料金っていうキーワードに統一してねみたいな指示をプロンプトに入れておく。
なるほど。
ということで、ユーザーさんがどんな言葉を使っても、AIが関連情報を見逃しちゃうリスクを減らせるんです。
確かに。
こういう一つ一つの緻密な最適化が、最終的にAIから得られる情報の質をグッと高めてくれるわけです。
いやー、検索クエリ生成プロンプト思ってた以上に奥が深いですね。
ですよね。
デフォルトの状態から始めて、会話履歴の活用、キーワード追加、ログ分析での改善、
そしてステートを使ったパーソナライズと、段階的にAIを賢くしていけるっていうのがよくわかりました。
まさにその通りだと思います。
このプロンプト設計をどこまで突き詰めて考えられるかが、ミーボみたいな会話型AIのポテンシャルを最大限引き出す鍵と言えるでしょうね。
うーん。
一回設定して終わりじゃなくて、やっぱり継続的に見直していく、その姿勢が大事なんですね。
本当にそう思います。
今回の資料、ミーボを使っている方はもちろんですが、広く会話型AIの精度向上に興味がある方にとっても、かなり参考になる内容だったんじゃないでしょうか。
そうですね。
ぜひあなたのAIとの対話をもっと豊かにするために試してみてほしいですね。
はい。
さて最後に一つ、ちょっと皆さんに考えてみてほしい問いがあるんですが。
おっ、何でしょう。
検索がここまでパーソナライズされて、文脈とか個人の状況を深く理解できるようになった時、AIとの対話って単なる情報検索っていう枠をもしかしたら超えてくるかもしれない。
そうなった時、私たちにとってどんな新しい価値を生み出す可能性があると思いますか。
うーん、新しい価値。
まるで自分専属のアシスタントとか専門家みたいにこちらの趣向をサポートしてくれる、そんな存在になるのかもしれませんね。
