チャットボットに正確な回答を提供させる方法

chatbots いつ正確な答えを出す必要があるのか？

ユーザーがある商品の価格やイベントの日付などのトピックについて質問する場合、チャットボットが正確で信頼できる回答を提供することが重要です。これは、構造化データまたは組織化データと呼ばれるものです。LLMは、一般的にPDFやプレーンテキストファイルのようなドキュメントに見られる、膨大な量の非構造化データをクエリするのに適していますが、プログラムクエリは、組織化されたデータ（テーブルやスプレッドシートのようなものを考えてください）にはるかに適しています。

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ステップ1：テーブルで情報を整理する

ボットがこのような質問に正確に答えられるようにする最善の方法は、データをテーブルで構造化することです。価格のような情報は、特定のアイテムに関連付けられているからです。

あなたのBotpress ボットは、PDF やプレーンテキストファイルのような非構造化データを解析して、緩やかなフォーマットの情報を得ることができます。逆に、ユーザーがカフェラテの価格を知りたい場合、Botpress ボットは、その情報が構造化された形式（テーブルなど）で提供される場合に最も効果的に機能します。

例を見てみよう。

Botpress Cloud Studio でテーブルを作成する。

情報を入力します。この例では、架空のコーヒーショップのメニューとその価格、各メニューのカロリーをCSVでインポートします。

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ステップ2：ナレッジベースの作成

ユーザーがボットに質問すると、ボットはナレッジベースにある情報に基づいて回答します。

この例では、作成したテーブルをKnowledge Baseとします。

私たちがしたことは、ユーザーが特定のアイテムについて質問したとき、例えば、何かがいくらで売られているかというような場合、ボットはまずテーブルでそのアイテムの特定のレコードを見つけ、次に価格カラムにリストされた情報を提供するように指示することです。

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ステップ 3: ユーザークエリの設定

最後のステップは、ユーザーがボットに質問できるようにすることです。

以下の例では、標準的なノードに生入力キャプチャカードを配置していますが、ユーザーに質問を促す方法には様々な工夫ができます。

このブログでは、非常に単純な例を示したが、Botpress テーブルは、エンジニアリング・チケットの膨大なデータベースなど、何千もの行を保存することができる。

Botpress ボットはこれらのデータベースの自然言語検索もサポートしているので、たとえばナビゲーションに関連するエンジニアリング・チケットのようなものを検索することができる。

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よくある質問

ボットの回答は、私のテーブルへの変更を反映しますか？

テーブルを作成し、ナレッジベースのデータソースとして指定した後にレコードを追加した場合でも、ボットの回答はテーブルの現在のバージョンを反映します。

CSV をBotpress に直接インポートできますか？

はい、「CSV インポート」ボタンを使用して、データソースをBotpress に直接インポートできます。

カラムにはどのような情報を格納できますか？

テキスト（文字列）、数値、ブーリアン変数（yes/no）、日付を保存できます。

テーブルの行数に制限はありますか？

Botpress は5,000行のボットを無料で提供。有料でストレージを追加購入できます。

API経由でテーブルを更新できますか？

APIによるテーブルの動的更新のサポートはロードマップにあります。