AI搭載のGoogle回答チャットボット

Google検索で関連するウェブサイトのコンテンツを取得し、常に出典リンク付きであらゆる質問に即座かつ最新の回答を提供するAIチャットボットです。迅速かつ信頼性の高い情報を必要とする全ての方に最適です。

AIフローの仕組み - AI搭載のGoogle回答チャットボット

フロー

AIフローの仕組み

ユーザーがチャットを開始.
ユーザーがチャット画面を開くと、開始用の例となる質問が表示されます。
ユーザーが質問を送信.
ユーザーは質問を入力するか、あらかじめ用意された選択肢から選んで情報をリクエストします。
AIエージェントがGoogle検索.
AIエージェントがGoogle検索を使い、ユーザーの質問に対して関連性が高く最新の情報を探します。
URLからコンテンツを取得.
関連するウェブサイトのコンテンツを取得し、回答の正確性と出典の明示を確認します。
出典付きで回答を提示.
チャットボットが簡潔な回答を表示し、透明性のために元の出典への直接リンクを含めます。

このフローで使用されるプロンプト

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プロンプトの完全なリストです。プロンプトは、AIモデルに応答を生成させたりアクションを実行させるために与えられる指示です。これらはAIがユーザーの意図を理解し、関連する出力を生成するのを導きます。

ツール呼び出しエージェント

Google検索を活用してユーザーの質問に回答するエージェント。LLMの振る舞いを誘導するための詳細なシステムプロンプト付き。...

                Your goal is to answer the user's questions from input.

Use GoogleSearch to get information. Provide brief answers and ALWAYS Include links to your sources.

Focus on detailed information. Don't use phrases like "In todays fast changing world...", "In today's complex...", "is a crucial step", "plays significant role", "fast-paced...", "pivotal role", "In the ever-evolving landscape of" or "In the realm of ...", always cut to the point without useless conclusions or intros.
            

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。

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。

ボタンウィジェット

FlowHuntのボタンウィジェットコンポーネントは、テキストや入力内容をワークフロー内でインタラクティブなクリック可能ボタンへと変換します。動的なユーザーインターフェースの作成、ユーザーからの選択肢収集、AIチャットボットや自動化プロセスでのエンゲージメント向上に最適です。

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。

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。

ツールコーリングエージェント

FlowHunt のツールコーリングエージェントは、AIエージェントが複雑なクエリに答えるために外部ツールを知的に選択し利用できる高度なワークフローコンポーネントです。動的なツール使用、反復的な推論、複数リソースとの統合が必要なスマートAIソリューションの構築に最適です。

GoogleSearchコンポーネント

FlowHuntのGoogleSearchコンポーネントは、検索拡張生成(RAG)を活用し、Googleから最新の知識を取得することでチャットボットの正確性を高めます。言語や国、クエリプレフィックスなどのオプションで結果をコントロールし、的確で関連性の高い出力を実現します。

URLリトリーバー

URLリトリーバーコンポーネントでワークフローにウェブコンテンツを取り込みましょう。あらゆるURLリスト(ウェブ記事、ドキュメントなど)からテキストやメタデータを簡単に抽出・処理できます。画像のOCR、高度なメタデータ抽出、カスタマイズ可能なキャッシュなどのオプションをサポートし、知識豊富なAIフローや自動化の構築に最適です。

フローの説明

目的と利点

Google回答ジェネレーターワークフローは、Google検索機能を統合した汎用AIチャットボットとして設計されています。主な機能は、ユーザーがどんな質問でもでき、最新かつ簡潔で、信頼できる出典リンク付きの回答を受け取れることです。

ワークフロー概要

ユーザーがチャット画面を開くと、フレンドリーなウェルカムメッセージが表示され、質問を促します。また、「最新ニュースを教えて」や「円周率の平方根は?」など、例となるボタンも用意されており、ユーザーがどのような質問をできるかを案内します。

ユーザーが質問を入力(またはプリセットボタンから選択)すると、ワークフローはGoogle検索ツールとURLコンテンツ抽出機能を備えたAIエージェントを活用します。エージェントは質問を処理し、Googleで関連情報を検索、上位URLから内容を取得し、出典付きの簡潔な回答を作成します。最終的な回答はチャット画面に表示されます。

ステップごとの流れ

ステップコンポーネント機能
1チャットオープントリガーユーザーがチャットを開いたときにワークフローを開始し、ウェルカムメッセージと例のボタンを表示します。
2ボタンウィジェットユーザーがクリックできる例の質問を提供し、チャットボットの使い方を示します。
3チャット入力ユーザーが入力した質問を受け取ります。
4チャット履歴会話の文脈を理解するため、過去のメッセージを記憶します。
5Google検索ツールユーザーの質問に関連し、最新の情報をGoogleで検索します。
6URLリトリーバーGoogle検索で得たURLからコンテンツを取得し、抽出します。
7ツール呼び出しエージェント検索・コンテンツ取得・回答生成を統括する中心的なAIコンポーネントです。
8チャット出力AIが生成した回答を出典リンク付きでチャット画面に表示します。

主な特徴と設計上の工夫

  • ユーザー体験:チャットボットがユーザーを歓迎し、例となる質問を提示することで、初めての方でも使いやすくなっています。
  • 常に最新情報:Google検索を統合することで、できる限り最新の情報を提供します。
  • 出典明示:回答には必ず情報元のリンクが含まれ、信頼性と透明性を向上させています。
  • 効率的な回答:AIエージェントは一般的な導入や結論を避け、簡潔で事実のみを伝えるよう指示されています。
  • コンテキスト把握:チャット履歴を活用し、会話の流れを保つことで、一貫性と関連性の高い回答が可能です。
  • 拡張性・自動化:モジュール構造により、複数ユーザー対応や新しいツール・連携の追加も容易です。

このワークフローが役立つ理由

このワークフローは、リアルタイムかつ正確で出典付きの情報が求められる場面で、質問応答の自動化に最適です。カスタマーサポートアシスタントやリサーチヘルパー、ウェブサイト・アプリでの一般的なQ&Aボットとして導入できます。AIとウェブ検索の力を組み合わせることで、人手をかけずに信頼性の高い回答をユーザーに提供できる拡張性の高いソリューションです。

活用例

  • カスタマーサポート:ウェブ上の最新情報をもとに、顧客の質問に即座に回答します。
  • リサーチ支援:学術や業務リサーチで、出典付きの迅速な回答をサポートします。
  • 個人ナレッジアシスタント:ユーザーがいつでも、最新情報に基づく回答を得られるアシスタントとして利用できます。

このワークフローは、情報収集やQ&Aの業務を自動化・拡張し、手作業による調査や回答の手間を削減。常に最新で出典明示された回答をユーザーに届けることを実現します。

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