miiboとナレッジデータストアの概要
さて今回は、miiboっていう会話型AIプラットフォームですね。 特にそのナレッジデータストア機能に注目します。
miiboデザイナーの岡大徳さんの解説記事を基にして、AIに専門知識をどううまく教えるか、そのあたりを掘り下げていきましょう。
AIもっと賢くしたいなとか、自分の右腕みたいにしたいなって考えているあなたには結構面白い話だと思います。
そうですね。この記事、miiboの基本からまさに中心機能のナレッジデータストア、この仕組みとか、じゃあどうやったらうまく使えるのっていうかなり実践的なところまでちゃんと書かれてますね。
やっぱりプログラミングとかいらずに誰でもAIカスタマイズできるっていうのが大きな魅力かなと。
はい。今回のこの話で、miiboとナレッジデータストアの可能性みたいなものを解き明かして、あなたがAI開発をもっと身近に感じられるようになれば嬉しいです。
では早速本題に入りましょうか。まず、miiboそのものについて少し。
これってチャットGPTみたいなLLM大規模言語モデルをベースにして独自の会話AIを早く作れるプラットフォームってことですよね。
しかも初心者からプロの開発者まで使えるっていうその汎用性もあると。
まさにその通りです。社名の由来もなんかちょっと面白くて、自分自身MIでも簡単にAI化できる、BOTできる、そういう環境を作りたいっていう思いからmiiboらしいんですよ。
MIプラスBOTでmiibo。なるほどなーって感じですよね。
面白いですね、その由来。ではその中核機能のナレッジデータストア、AIに専門知識を与えるデータベースってことですが、これ具体的にはどういう仕組みで動いてるんですか。
ここで重要になってくるのがRAGですね。
Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成と呼ばれる技術です。
これは最近AI界隈だとすごく注目されているアプローチなんですけど。
RAGですか、はいはい。
ナレッジデータストアに入れた情報をAIが会話の文脈に応じて、いわば外部の参考資料として検索して参照して、それを元により適切な応答を作るっていう仕組みですね。
なるほど、RAGっていうのはmiiboだけのものじゃなくて、最近よく聞く技術なんですね。
それで具体的にどんなメリットがあるんでしょう。
そうですね。大きな利点は、まずLLMがもともと持ってない最新情報とか、あればすごく専門的な知識、これを反映できることです。
それから、AIがもっともらしい嘘をついちゃう、ハルシネーションって言いますけど。
ハルシネーションありますね。
これをかなり抑制できる、大幅に減らせるっていうのが大きいですね。
さらに回答の根拠、つまりナレッジデータストアのどの情報を参照したのかっていうのを示すことも可能になるので、やっぱり応答の信頼性がグッと上がるわけです。
なるほど、AIのいわゆる知ったかぐりを防いで、しかも根拠もちゃんと示せるようになると、それは使う側としてはすごく心強いですね。
じゃあ、その便利なナレッジデータストア、実際に使うのってやっぱり専門知識とか結構いるもんなんですか。
それがですね、驚くほど簡単なんですよ。
本当に?
ナレッジデータストアの活用テクニック
基本は本当に3ステップで。
3ステップ?
はい。まず1、設定画面からナレッジデータストアを開きますよね。
で、2、知識となるデータを追加していく。
そして3、ここが一番こう忘れちゃいけないというか重要なんですけど、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、これにチェックを入れること。
あー、そのチェック。
このチェックを忘れると、せっかく入れたデータが使われない、知識として反映されないので、ここは注意が必要ですね。
3ステップでチェック忘れに注意と。
聞くとシンプルですけど、なんかこう落とし穴みたいなものって本当にないんですかね。
例えば入れるデータの形式がちょっと違うだけで全然読み込んでくれないとか、そういう?
あー、良いところに気づきましたね。
まさにそのデータの質というか、入れ方が精度を左右するんです。
記事でもその精度を上げるためにいくつかのベストプラクティスが紹介されていて、ここがまさに使いこなしの肝になりますね。
お、ぜひ詳しく聞きたいです。
はい。まず一つ目はですね、ベースプロンプトでの応答のコントロールです。
ベースプロンプトっていうのはAIの基本的な性格とか応答のルールを支持する設定の部分ですね。
ここでナレッジデータストアにある情報だけに基づいて答えてくださいとか、あるいはもし情報がなければわかりませんと答えてくださいみたいな。
そういう制約をしっかり書くことが大事なんです。
なるほど、なるほど。AIの行動ルールをまずそこできっちり決めてあげるわけですね。
ええ、それがRAGの精度を高める上で非常に重要になってきます。
で、二つ目なんですけど、プロンプト全体の構造、特に見出しタグの使い方ですね。
見出しタグですか?あのシャープとか使うやつ?
そうですそうです。マークダウンのシャープとかダブルシャープとか。
ベースプロンプトの中ではこういう見出しを使っても大丈夫なんですけど、
ナレッジデータストアに入れる一つ一つの知識データ、こっちにはそのシャープとかダブルシャープみたいなレベルの高い見出しは使わない方が良いとされてるんですね。
へー、それはまたどうしてなんですか?
えーとですね、これはAIが情報を処理するときにどこまでが全体への指示、ベースプロンプトで、
どこからが検索してきた参考情報、ナレッジデータかっていうのをはっちり区別しやすくするためと考えられますね。
指示と参照情報をAIが混同しないようにする、まあ一種の工夫です。
あーわかりやすい。AIに対してこっちは大元の指示書だよ、こっちは後で見る参考メモだよって、ちゃんとラベル分けしてあげるみたいなイメージですかね?
まさしくそういうイメージであってますよ。で、3つ目がデータ入力の工夫です。
まず一つのデータ入稿に一つの話題を守る。ごちゃ混ぜにしないってことですね。
それからデータフォーマットを統立する。例えば常にQ&A形式で入れるとか、そういうルールを決めるんです。
これは例えるならちゃんと整理された本棚みたいなもので、
AI、つまりRAGシステムが必要な情報を素早く正確に見つけ出すのを助けることになるんです。
散らかった部屋だと探し物見つけにくいですよね。あれと同じ理屈です。
確かに、ごちゃ混ぜの情報をバーッと入れるより、ちゃんとトピックごととか形式ごとに整理して入れた方が
AIも検索しやすい。それは納得です。
なので、こういう工夫をすることで、あなたがAIに与えた知識が
より意図したとおりに、そして正確に活用されるようになるということです。
いやー、今回はmiiboのナレッジデータストアについて
RAGの仕組みからかなり具体的な活用テクニックまで深く掘り下げてきましたね。
専門知識を持ったAIをプログラミングとか全然なしで、
しかも無料で試せるっていうのは、これ本当に大きな変化ですよね。
ええ、そう思います。
AIっていう強力なツールを、より多くの人が手軽に活用できるようにしたい、という
miiboの思想みたいなものが、この機能によく現れているなぁと感じますね。
さて、これを聞いているあなたに最後に一つ、ちょっと考えてみてほしいことがあるんです。
もし、特定の専門知識を持った会話AIを、こんなに手軽に作れるとしたら、
あなたはどんな知識をAIに与えて、どんなふうに、どんな場面で活用してみたいと考えますか?
ご自身の仕事とか、あるいは趣味の世界が、AIでどう変わるか、どう拡張できるか、
ちょっと想像してみるのも面白いかもしれませんね。
