ChatGPT のパワーを解き放つ：ChatGPT レシピチャットボット構築に関する包括的なビデオシリーズ

最新ビデオシリーズ「How to Build Recipe Chatbot withChatGPT-powered Recipe Chatbot withBotpress 」へようこそ。

このシリーズでは、Botpress' 強力なgenerative AI 機能を活用して、ChatGPT レシピチャットボットをゼロから作成するプロセスを説明します。私たちのステップバイステップのビデオシリーズは、初心者のビルダーがBotpress とChatGPT の可能性を最大限に引き出すことができるように設計されています。 

これらのビデオを通して、ユーザー情報の取得、API呼び出し、カルーセルでのコンテンツ表示、対話的で魅力的な会話をデザインするためのAIタスクの活用など、チャットボット構築に不可欠なスキルを学ぶことができます。

このビデオシリーズはレシピ・チャットボットに関するものばかりかもしれませんが、ご心配なく-あなたが身につけるスキルは、ホテルの予約、保険の見積もり、カスタマーサービス・チャットなど、他の様々な場面でも使うことができます。ホテルの予約、保険の見積もり、カスタマーサービスチャットなど、どんな場面でも使えます。ですから、私たちと一緒に作っていくうちに、どんな業界や用途であっても、あなたの組織のために独自のChatGPT チャットボットを作成する道が開けてくるでしょう。

ビデオシリーズ内訳

ビデオ 1：概要

レシピボットビデオシリーズの最初のビデオでは、Botpress のGordyが、一緒に作るチャットボットプロジェクトを紹介します。このチャットボットは、ユーザーの好みに基づいてレシピを推薦することで、ユーザーが夕食の計画を立てるのを助けるように設計されています。Gordyは、チャットボットの3つの主要なセクション、ユーザー情報の取得、レシピを取得するためのAPIの使用、コンテキストに応じたQ&Aの提供について説明してくれます。

ゴーディが注目する最も興味深い機能のひとつは、AIタスクカードです。ChatGPT を活用することで、チャットボット構築プロセスを簡素化し、これまで以上に迅速かつ簡単になります。最初のビデオが終わる頃には、新しいボットを作成し、ゼロからレシピチャットボットを構築するシリーズの残りの部分に飛び込みたくなることでしょう。

ビデオ2：情報の取得

シリーズ2回目のビデオでは、Gordyがチャットボット構築の最初の段階であるユーザー情報の取得に入ります。新しいボットを作成し、デフォルトのテンプレートをクリーンアップして、プロジェクトにまっさらな状態を提供するプロセスを案内してくれます。チャットボットを計画するために、Gordyは各タスクの空のノードを作成します。ユーザーの挨拶から始まり、人数を尋ね、食事の好みを尋ね、最後にレシピ検索のクエリを取得します。 

ゴーディは、"キャプチャーカード "を使って、人数などのユーザー情報を抽出し、変数に保存する方法を実演する。次に、ユーザーが選択できるカスタムオプションを作成することで、食事の嗜好をキャプチャする。最後のステップでは、ChatGPT を活用してレシピ検索のクエリーを処理する。AIタスクカードを使って、ゴーディはChatGPT 、ユーザーの入力を分類し、関連するキーワードを抽出するよう指示する。 

ビデオを通して、ゴーディはBotpress エミュレーターで各ステップをテストし、すべてが意図したとおりに動くことを確認する。ボットの基本的な骨格が出来上がったので、次回のビデオでは "Execute Code "カードを使って外部APIを呼び出し、ユーザーのために実際のレシピを取得する方法を学びます。今後もエキサイティングなボット作りの冒険にご期待ください！

ビデオ3：外部APIの呼び出し

シリーズ第3回目のビデオでは、Gordyが引き続きBotpress Studioのgenerative AI 機能を使ってチャットボットを構築します。このエピソードでは、外部APIを使用して、ユーザーの入力に基づいて実世界のデータを取得することに焦点を当てています。使用しているAPIはSpoonacularで、大規模な食品データベースと寛大な無料ティアを提供しています。

SpoonacularにサインアップしてAPIキーを取得した後、GordyはBotpress Studioで環境変数を使用してAPIキーを安全に保存・管理する方法を紹介する。次に、APIを呼び出してデータを処理する計画の概要を説明する。 

APIコールに必要なコードを書くために、GordyはBotpress' GPT "Execute Code "関数を活用している。詳細なプロンプトを提供することで、彼はGPTに必要なコードを生成させ、APIコールのパラメーターを処理し、結果をワークフローに保存する。そして、APIコールの結果をテキストとして表示するためにノードを修正する。 

エミュレータでチャットボットをテストすると、APIコールは大量の情報を取得することに成功しました。次のビデオでは、Gordyがこのデータを視覚的に魅力的なカルーセルに変換し、より消化しやすく魅力的な体験をユーザーに提供することに焦点を当てます。

ビデオ4：カルーセルで動的にコンテンツを表示する

前のビデオでSpoonacularの外部APIからデータを取得した後、この4つ目のビデオの焦点はデータを解析し、大きなテキストブロックから視覚的に魅力的なカルーセルに変換することです。Gordyは、各レシピの画像、タイトル、ボタンを使って、完成したカルーセルがどのようなものかを示します。課題は、APIからの生データをこのようなユーザーフレンドリーなフォーマットに変換することです。 

カルーセルを作成するために、ゴーディは再びBotpress' GPT "Execute Code "関数を使い、必要なコードを書く手助けをした。生成されたコードには手作業による微調整が必要だが、GPTは確かな出発点を提供してくれる。彼は次に、APIによって返されたレシピの異なる数を処理するためのコードを書くことに進み、GPTがトランジションにも使えることを示す。

必要なノードを設定し、正しい変数名を入力した後、Gordyはチャットボットをテストし、3つのレシピカードのカルーセルを生成することに成功した。 

ビデオ5：外部APIの呼び出し

5つ目のビデオの焦点は、ChatGPT を統合して文脈に沿ったQ&Aを実現することで、ユーザーがSpoonacular APIから得たレシピについて質問し、適切で正確な回答を受け取ることができるようにすることである。

これを実現するために、Gordyは、ユーザーに質問を促し、ChatGPT を使ってそれに答え、さらに質問があるかどうかを尋ねる一連のノードを計画した。彼は、AIのタスクとトランジションを設定するプロセスを示し、文脈情報を提供することの重要性と、幻覚の問題に対処するためにAIに「アウト」を与えることを強調した。

ゴーディは、チャットボットが5,000文字のプロンプト制限を尊重することを保証するために、コードの一部を実行してチャット履歴変数を作成する方法を示しています。その後、彼はチャットボットにレシピに関する様々な質問をしてテストし、AIは正確で文脈に関連した回答を提供することに成功しました。

ビデオ6：ボットの公開と共有

シリーズ6回目のビデオは、ボットの構築からボットの共有に移ります。ゴーディは、Recipeボットをウェブサイトに公開し、埋め込む方法について説明します。Botpress Cloud Studioをクリックするだけでボットを公開することができ、"共有 "ボタンを使って他の人がボットと対話できるようにリンクを配布することができます。

ボットをウェブサイトに統合するために、GordyはBotpress Adminダッシュボードでウェブチャネルの使い方を実演している。彼は提供されたコードをコピーしてGitHubのページに埋め込み、ウェブサイトから直接ボットにアクセスできるようにしている。

ビデオ7：AIでボットに個性を与える

シリーズ7回目のビデオでは、ゴーディがAIパーソナリティ機能を使ってレシピボットの魅力を向上させる方法を紹介します。レシピボットにパーソナリティを与える目的は、レシピボットを活発な会話者に変身させ、繰り返しのやり取りを避けることです。

ボットにさまざまな挨拶や質問スタイルを吹き込むには、以前は手作業が必要でした。Botpress のAIパーソナリティ機能を使えば、そのプロセスは非常に簡単になります。

ゴーディはチャットボットの設定に移動し、「パーソナリティ・リライト」を実演する。希望するパーソナリティのタイプ（この場合は子供向けアニメ映画のシェフ）を記述することで、絵文字の使用を含むボットのコミュニケーション・スタイルに影響を与えることができる。 

AIパーソナリティ機能の優れた点は、どのような方向性の会話であっても、一貫したボットのパーソナリティを輝かせることができる点です。

ビデオ8：会話の失敗にどう対処するか

Recipe Botシリーズの第8回目のビデオでは、Gordyが「フォールバック」の概念について掘り下げています。「フォールバック」とは、予期しないユーザーの反応や非協力的なユーザーに対処するために設計された、必要不可欠な緊急時対応策のことです。ゴールは？レシピボットを使って、より堅牢で回復力のある会話フローを作成することです。

Gordyは、ユーザーが不明確な回答や通常とは異なる回答をした場合など、ボットの最初の質問で起こりうる問題を特定することから始めます。この問題に対処するために、Studioは「再試行」というシンプルなソリューションを提供します。リトライの回数を増やすことで、プロンプトの詳細を微妙にエスカレートさせ、ユーザーからより正確な回答を求めることができます。

しかし、再試行だけでは必ずしも十分ではない。ユーザーが実現不可能な回答をするシナリオ（例えば、100万人分のレシピを要求する）のために、ゴーディはバリデーションという概念を導入した。バリデーションによって、キャプチャーカードが抽出するデータに関する正確なルールを定義することができる。 

フォールバックプランニングの3つ目のレイヤーは、失敗を処理するためのトランジションで、リトライをし尽くしてもボットがユーザーから正しい情報を引き出せなかった場合に追加することができます。これにより、ボットが同じ質問を繰り返すループにはまるのを防ぎ、代わりに会話を自然に進行させることができる。

ビデオ9：思考の連鎖プロンプティング

シリーズ第9弾では、ゴーディがAIタスクの堅牢性を高め、AIの幻覚に対処することで、レシピボットを次のレベルに引き上げる。

動画の冒頭でGordy氏は興味深い課題を提示している。ユーザーがボットの目的とは関係のないもの、例えばMinecraftのレシピを要求してきたらどうするか？そのような範囲外のクエリを処理し、不必要なAPIコールを防ぐために、Gordyは分類タスクを実装している。この最初のタスクはユーザーのメッセージをフィルタリングし、'料理のレシピ'リクエストか'範囲外'かを判断します。その後、トランジションを使用して、範囲外の質問をキャッチし、ボットの特定の機能についてユーザーに通知するフォールバックノードを作成します。

ビデオの後半は、魅力的なAIの挑戦に飛び込む：AIの幻覚。これは、ChatGPT のようなAIモデルが、自信満々に事実と異なることを主張する場合に発生する。ゴーディはこれに対抗するための2つの戦略を提案する。(1) プロンプトの中で事実に基づいた情報を提供する、(2) Chain of Thought promptingと呼ばれるテクニックを採用する。

グーグルが開発したChain of Thoughtプロンプトは、複雑な問題をより小さな構成要素に分解する。そして、これらの各コンポーネントがAIによって処理され、その回答が最終的に事実に基づいて正確な回答を生成するために使用されます。Gordy氏は、Studioでこのテクニックを実装する方法を実演し、特に複雑なユーザーのクエリに対するRecipe Botの精度を高めます。

ビデオ10：レシピボットテンプレートの使い方

シリーズ最終回となる第10回目のビデオでは、ゴーディがレシピボットの旅を一周します。彼はまず、Botpress Studioで一から作り上げたボットにアクセスする方法を紹介します。

次に、ボットテンプレートを動作させるための重要なコンポーネント、APIキーの追加を紹介します。Spoonacularでアカウントを作成し、キーを取得したら、スタジオでボットにキーを追加します。

テンプレートボットには、「思考の連鎖」ワークフローを含め、このシリーズで紹介したすべての機能が搭載されています。しかし、Chain of Thoughtの全プロセスを行わずに最終的な答えだけをボットに提示させたい場合、Gordyはワークフローを簡単に変更する方法を紹介します。

最後のビデオでは、Botpress の柔軟性と適応性を強調し、豊富な機能を満載したボットテンプレートが、アイデアから完全に機能する概念実証まで、ボット構築プロセスをいかに飛躍させることができるかを紹介しています。

コード・スニペット

動画3に登場するSpoonacular APIを呼び出すコード・スニペット

var options = {
  method: 'GET',
  url: 'https://api.spoonacular.com/recipes/complexSearch',
  params: {
    query: workflow.baseQuery,
    diet: encodeURIComponent(workflow.dietType),
    apiKey: env.apiKey,
    number: '3',
    ignorePantry: 'false',
    sort: 'popularity',
    sortDirection: 'asc',
    addRecipeInformation: 'true',
    addRecipeNutrition: 'false'
  }
}
const response = await axios.request(options)
if (response.status == 200) {
  workflow.recipes = response.data.results
} else {
  console.log(`API call failed with status code ${response.status}`)
}

レシピカルーセルをレンダリングするコードスニペット（動画4

workflow.recipes = []
const myCards = workflow.recipeInfo.map((recipe) => {
  workflow.recipes.push({
    title: recipe.title,
    vegetarian: recipe.vegetarian,
    vegan: recipe.vegan,
    glutenFree: recipe.glutenFree,
    dairyFree: recipe.dairyFree,
    veryHealthy: recipe.veryHealthy,
    cheap: recipe.cheap,
    veryPopular: recipe.veryPopular,
    readyInMinutes: recipe.readyInMinutes,
    servings: recipe.servings,
    summary: recipe.summary
  })
  // create the card object
  return {
    type: 'card',
    title: {
      dynamicValue: `${recipe.title}`,
      valueType: 'dynamic'
    },
    subtitle: {
      dynamicValue: '',
      valueType: 'dynamic'
    },
    imageUrl: {
      dynamicValue: `${recipe.image}`,
      valueType: 'dynamic'
    },
    actions: [
      {
        action: 'url',
        label: 'View Recipe',
        value: `${recipe.sourceUrl}`
      }
    ]
  }
})
workflow.cards = []
for (var card of myCards) {
  workflow.cards.push({
    //in order to render a card, we only need these three fields
    title: card.title,
    imageUrl: card.imageUrl,
    actions: card.actions[0]
  })
}

動画5に登場する、チャット履歴を準備するコード・スニペット

workflow.chatHistory = []
event.state.session.history.map((message) => {
  if (message.preview != 'What would you like to know about these recipes?') {
    workflow.chatHistory.push(`${message.sender}:${message.preview}`)
  }
})

const myStr = `Using the provided recipe information and chat history as context, try to answer the question as honestly as possible. If you don't know the answer, say "I don't know." 

Your answer should be friendly and complete, using the same words from the question as much as possible.
Recipe info: ${JSON.stringify(workflow.recipeInfo)}
Chat history: ${JSON.stringify(workflow.chatHistory)}
User question: ${event.preview}}`
console.log(`The prompt is ${myStr.length} characters long`)
if (myStr.length > 5000) {
  console.log('The prompt is too long! Omitting the chat history...')
  workflow.chatHistory = []
}

結論

この包括的なビデオシリーズでゴーディは、Botpress を使用して、ChatGPT-poweredレシピチャットボットを構築するプロセスを探りました。このシリーズでは、ユーザー情報の取得、API呼び出し、カルーセルでのコンテンツ表示、インタラクティブで魅力的な会話を作成するためのAIタスクの活用など、チャットボット構築の基本的なテクニックを取り上げました。また、ChatGPT を統合して文脈に沿った Q&A を行う、ボットに生き生きとした個性を吹き込む、フォールバックを作成する、思考連鎖プロンプトを実行するなど、より高度なトピックについても掘り下げました。

まだの方は、ぜひビデオシリーズをご覧いただき、Botpress を使って独自のchatbots を構築してみてください。レシピボット構築中に示されたスキルとテクニックは、さまざまな業界のさまざまなチャットボットアプリケーションに転用可能です。シリーズが終了しましたので、次回のボット構築シリーズにもぜひご参加ください！

ChatGPT とBotpress のパワーを指先ひとつで利用すれば、組織固有のニーズに対応した、ダイナミックで魅力的なchatbots を作成することができます。 まずは無料でお試しください！

ボット作りを楽しんでください！