プロンプト
動的変数（{input}、{human_input}、{context}、{chat_history}、{system_message}）を用いたプロンプトテンプレートを作成します。
ChatGPTナレッジベースアシスタント
OpenAI GPT-4oによって強化されたAIチャットボットアシスタント。社内ドキュメントを自動的に検索・活用してユーザーの質問に回答します。チャット履歴と取得したナレッジを活用して、コンテキストに即した正確で会話的な応答を提供するため、カスタマーサポート、社内ヘルプデスク、オンボーディングに最適です。
フロー
AIフローの仕組み
- ユーザーが質問を送信.
- チャットインターフェースを通じてユーザー入力を受信します。
- 関連する社内ドキュメントを取得.
- ユーザーのクエリに関連する情報を社内ナレッジソースから検索します。
- コンテキスト認識プロンプトの作成.
- ユーザーの質問、取得したドキュメント、チャット履歴を組み合わせて、AI用の包括的なプロンプトを作成します。
- AIによる回答生成.
- OpenAIのGPT-4oを使用して、会話的かつコンテキスト認識された回答を生成します。
- ユーザーに回答を表示.
- AIが生成した回答をチャット内に表示します。
このフローで使用されるプロンプト
このフローで使用されるコンポーネント
以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。
チャット入力
FlowHuntのChat Inputコンポーネントは、Playgroundからのメッセージを受け取ることでユーザーとのやり取りを開始します。これはフローの出発点となり、ワークフローがテキストとファイルベースの入力の両方を処理できるようにします。
ドキュメントリトリーバー
FlowHuntのドキュメントリトリーバーは、生成AIモデルをあなた自身の最新ドキュメントやURLへ接続し、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を通じて信頼性と関連性の高い回答を実現します。
FlowHuntのプロンプトコンポーネント
FlowHuntのプロンプトコンポーネントを使って、AIボットの役割や行動を定義し、関連性の高いパーソナライズされた応答を実現する方法をご紹介します。プロンプトやテンプレートをカスタマイズし、効果的でコンテキストに応じたチャットボットフローを構築できます。
チャット履歴コンポーネント
FlowHuntのチャット履歴コンポーネントは、チャットボットが過去のメッセージを記憶し、一貫性のある会話と顧客体験の向上を実現しつつ、メモリとトークンの使用を最適化します。
ジェネレーター
FlowHunt の Generator コンポーネントを探索しましょう。選択した LLM モデルを使って強力な AI テキスト生成を実現。プロンプト、オプションのシステム指示、さらには画像も入力として組み合わせることで、ダイナミックなチャットボット応答を簡単に作成でき、インテリジェントな会話型ワークフロー構築の中核ツールとなります。
チャット出力
FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。
メッセージウィジェット
Message Widgetコンポーネントは、ワークフロー内にカスタムメッセージを表示します。ユーザーへの歓迎、指示の提供、重要な情報の表示に最適で、Markdown形式に対応しており、セッションごとに1回だけ表示する設定も可能です。
チャット開始トリガー
Chat Opened Triggerコンポーネントは、チャットセッションが開始された瞬間を検知し、ユーザーがチャットを開いたと同時にワークフローが即座に反応できるようにします。最初のチャットメッセージでフローを開始するため、レスポンス性の高いインタラクティブなチャットボット構築に不可欠です。
フローの説明
目的と利点
このワークフローは、OpenAIのChatGPT 4oの会話能力と、社内や組織のドキュメントを検索・活用する力を組み合わせたチャットボットインターフェースを作成します。チャット履歴と関連ナレッジソースの両方を活用することで、ユーザーの質問に正確かつコンテキストに即した回答を提供するよう設計されています。
概要
- 目的: 過去の会話と社内ドキュメントの両方を参照するAIアシスタントとのチャット体験を通じて、カスタマーサポートや社内情報アクセス、ナレッジ管理業務を自動化・スケールします。
- 主な特徴:
- ユーザーの質問に対し、最新かつコンテキストに沿った情報で回答。
- 必要に応じて社内ドキュメントを自動検索。
- チャット履歴を保持し、連続性のある会話を実現。
- 読みやすいマークダウン形式で回答を提示。
ワークフロー構成
以下は本ワークフローの主なコンポーネントと役割の一覧です。
| コンポーネント | 説明 |
|---|---|
| Chat Input | ユーザーメッセージやファイルアップロードを受け取ります。 |
| Chat Opened Trigger | 新しいチャットセッションの開始を検知します。 |
| Message Widget | チャット開始時にユーザーへウェルカムメッセージを表示します。 |
| Chat Output | ウェルカムやAI生成回答などのメッセージをユーザー画面に届けます。 |
| Chat History | コンテキスト用に最新10件（最大8000トークン）のチャット履歴を保存・取得します。 |
| Document Retriever | 質問が投稿されると、関連する社内ドキュメントを検索します。 |
| Prompt Template | ユーザー入力・ドキュメントコンテキスト・チャット履歴を組み込んだAI用プロンプトを作成します。 |
| Generator | ChatGPT 4o（または他のLLM）でプロンプトを実行し、回答を生成します。 |
ワークフローの動作
チャットセッションの初期化
- ユーザーが新しいチャットを開くと、Chat Opened Triggerがワークフローに信号を送ります。
- Message Widgetでウェルカムメッセージを生成し、Chat Outputから表示します。
ユーザー質問への対応
- ユーザーがメッセージを入力すると:
- Chat Inputノードが受け取ります。
- 並行して:
- メッセージをDocument Retrieverへ送り、最大2件の関連社内ドキュメントを検索。
- 同時にPrompt Templateへも渡し、AI処理の準備をします。
- ユーザーがメッセージを入力すると:
コンテキストを考慮した回答準備
- ワークフローは以下を収集します:
- 最新のチャット履歴（コンテキスト用）
- Document Retrieverで見つかった関連ドキュメント
- ユーザーの現在の質問
- これらをPrompt Templateで統合し、AIに対して:
- ユーザーの質問・過去の会話・ドキュメントコンテキストを考慮して回答するよう指示
- 回答はマークダウン形式で、ユーザーの言語で行うよう依頼します。
- ワークフローは以下を収集します:
AIによる回答生成
- Generatorノードが、選択した言語モデル（例: ChatGPT 4o）にプロンプトを送信。
- 生成された回答はChat Outputを通じてユーザーに表示されます。
自動化・スケールアップのメリット
- 一貫性と品質: 社内ドキュメントや会話履歴に基づき、一貫した高品質な回答をユーザーに提供します。
- 効率性: ナレッジベース検索の手間を自動化し、ユーザーやサポート担当者の時間を節約します。
- スケーラビリティ: 多数の同時ユーザーや問合せに対応でき、大規模組織にも最適です。
- カスタマイズ性: プロンプトテンプレートやドキュメント検索条件は、用途・業界・社内ポリシーに合わせて柔軟に調整可能です。
利用例
- 社内ヘルプデスク: 社内規程・IT手順・人事関連などの質問に従業員が迅速にアクセス。
- カスタマーサポート: 顧客が人間の担当者を待たずに、正確な製品・サービス情報を即座に受け取る。
- 営業支援: 営業チームが最新の製品仕様・事例・提案資料を即時取得。
- ナレッジマネジメント: 組織の知見を自然言語クエリで活用可能にし、価値ある情報を全員が利用可能に。
ビジュアルサマリー
ワークフローステップ:
- ユーザーがチャットを開く → ウェルカムメッセージ表示
- ユーザーが質問
- システムが取得:
- チャット履歴
- 関連ドキュメント
- AIプロンプトを構築（ユーザー入力・履歴・ドキュメントコンテキスト含む）
- ChatGPTが回答を生成
- 回答をユーザーに表示
このワークフローは、コンテキストとドキュメントを活用した知的なチャットボットやバーチャルアシスタントを構築したい方に最適な強力なテンプレートです。ユーザー体験と業務効率を大幅に向上させます。
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