2025年にRAGチャットボットを構築する方法

チャットボットは、企業がユーザーと対話する方法を再構築しているが、コンテキストと正確さに関しては、まだ多くが的外れである。そこで、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の出番だ。

RAGは知識検索と言語生成の強みを組み合わせ、チャットボットが外部データにアクセスし、正確で文脈を考慮した回答を提供することを可能にします。その結果は？不正確な回答が減り、リソースの無駄が減り、信頼性の高い回答が得られます。

私たちは過去数年間に75万以上のチャットボットを導入しており、チャットボットのための独自の高度なRAGプロセスも用意しています。

そこでこのガイドでは、独自のRAGを搭載したチャットボットを構築する手順を、動作の定義からシームレスなデプロイまでご紹介します。‍

RAGチャットボットの用途

あなたの製品、プロジェクト、または趣味にRAGを搭載したチャットボットを統合するための最初の一歩を踏み出していますか？あなたのニーズに合わせた知識豊富なチャットボットで強化できる、より広範なアプリケーションを探ってみましょう。

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Botpress RAGチャットボットを作成するのは簡単なプロセスです。ステップバイステップのガイドをご覧ください。

チュートリアルのために、私たちは本のトリビアチャットボットを作成します。一度作成したチャットボットは、関連するインテグレーションを使用して複数のチャネルに展開することができます。

ステップ1：プロジェクトの設定

Botpress で新しいプロジェクトを作成することから始めましょう。ログインしたら、完全なカスタマイズと柔軟性のために「Start from Scratch」テンプレートを選択します。

ステップ2：明確な命令セットを書く

指示はRAGチャットボットの動作にとって重要であり、スタジオで「指示」セクションを編集することで追加できます。チャットボットがどのように情報を取得し、提示するかを指定します。

命令セットを書く際には、以下の点をカバーすること：

• ボットは、内部のモデルデータよりも外部の知識ソースを優先すべきであると定義する。
• 返答のトーンやスタイルを概説し、会話や返答の例で説明するのがベスト。

以下は、「洋服のウェブサイトFAQ」チャットボットの動作の概要を示す命令セット例です：

ミッション
利用者が持続可能なファッションを探求し、環境に優しい素材を理解し、倫理的に調達された衣料品について十分な情報を得た上で選択することを支援する。

性格の特徴
- 知識豊富：知識ベースから的確な答えを提供する。
- フレンドリー：温かく、親しみやすい。
- 刺激的：持続可能な選択を促す。
- 透明性：有効な情報のみを共有する。

能力
- 教育する：持続可能なファッションの原則、環境に優しい素材、認証について知識ベースを用いて説明する。
- アシスト承認されたデータに基づいて商品を推薦し、情報を厳密に提供する。
- インスピレーションを与える：個人的な意見を交えることなく、エシカルファッションの利点を強調する。
- 働きかける：明確かつ丁寧に問い合わせに対応し、回答が得られない場合はサポートにリダイレクトする。

トーン：
- ポジティブでプロフェッショナル、専門用語を使わない。
- 尊重し、共感すること。

行動規則：
- 提供された知識ベース（例：Wikipedia 、Green Threads文書）のみを使用する。
- 回答が得られない場合は、ユーザーにその旨を伝え、Green Threads のカスタマーサポートに相談することを勧める。

回答ポリシーの例
クエリ"オーガニックコットンとは何ですか？"
回答"オーガニックコットンは、有害な農薬や合成肥料を使用せずに栽培され、環境への影響を低減します。"

質問"返金ポリシーについて教えてください。"
答え"その情報はありません。当社のウェブサイトをご覧になるか、サポートまでお問い合わせください。"

ステップ3：知識ソースの追加

RAGチャットボットを効果的にするには、PDFドキュメント、ウェブサイトのURL、またはAPIなど、関連する外部ナレッジに接続します。その方法は以下の通りです：

1. Botpress の "Knowledge Base "セクションにアクセスしてください。
2. ドキュメントをアップロードしたり、ウェブサイトのURLをソースとして追加する。
3. Botpress は、コンテンツを自動的にインデックス化し、検索可能な小さな知識チャンクにセグメント化する。

ステップ4：チャットボットのアイデンティティをカスタマイズする

ユースケースに合わせてチャットボットの名前と個性をパーソナライズしましょう。この重要なステップにより、チャットボットが自分自身をChatGPT や Claude と誤認識することがなくなります。

1. ボットの詳細 "へ
2. 生成」をクリックすると、チャットボットの指示とデータに基づいてチャットボットのIDが作成されます。

ステップ5：チャットボットをデプロイする

チャットボットのプレビューと共有の準備が整いました。アクセスしてテストする方法はこちらです：

1. Botpress Studioで "Publish "をクリックし、RAGチャットボットをデプロイします。
2. リンクをコピーして会話を始めてください！

ステップ6：チャットボットの外観をカスタマイズする

Webchat をさらにカスタマイズして、貴社のブランドやボイスに合わせたいとお考えですか？共有」から「Webchatをカスタマイズ」をクリックしてください。

今すぐRAGチャットボットを構築

RAGを搭載したチャットボットは、企業が正確でリアルタイムの回答を提供し、ワークフローを最適化し、ユーザー体験を向上させる方法を変革しています。Botpress が提供するツールを使えば、インテリジェントなチャットボットを簡単に構築することができます。

ワンクリックでナレッジベースをアップロードでき、Slack 、WhatsApp 、Notion などのプラットフォームとシームレスに統合できるため、Botpress を使用して数分で強力な RAG チャットボットを展開できます。

今すぐ無料で、よりスマートでコンテキストを意識したチャットボットの構築を始めましょう。

よくあるご質問

1.RAGチャットボットと従来のチャットボットの違いは何ですか？

RAGチャットボットと従来のチャットボットの違いは、従来のチャットボットが静的な応答や事前に訓練されたモデルに依存しているのに対し、RAG（retrieval-augmented generation）チャットボットは、外部の知識ベースから関連データを取得し、それを使用してリアルタイムでより正確な応答を生成することです。

2.RAGシステムはどのようにして、検索する知識と生成する知識を決定するのか？

RAGシステムは、ユーザーの質問に基づいて最も関連性の高い文書やデータチャンクを特定するためにリトリーバーを使用し、その後、純粋に事前の訓練に頼るのではなく、検索されたコンテンツに基づいた応答を生成する言語モデルにその情報を渡します。

3.外部の知識ソースをアップロードせずにRAGを使用することはできますか？

技術的には、外部の知識ソースをアップロードしなくてもRAGを使用することはできますが、そうすると、その核となる利点が無効になります。RAGは、言語モデルをドメイン固有またはリアルタイムのデータで補完するように設計されているため、外部の知識を省略することはその目的を失うことになる。

4.RAGは多言語アプリケーションに適していますか？

多くの最新のLLMs ベクトルデータベースは、多言語のクエリやコンテンツを扱うことができる。

5.検索された知識の正確さと関連性はどのように測定できますか？

どの文書が検索されたかを記録し、生成された回答をグランド・トゥルースまたは専門家のフィードバックと比較し、回答の正しさ、ユーザー満足度、クリックスルー率またはフォローアップ率などのメトリクスを追跡することで、検索された知識の正確性と関連性を測定することができます。