Wikipedia根拠型Q&A AIアシスタント

概要

RIG（Retrieval Interleaved Generator）Wikipediaアシスタントは、ユーザーの質問に対し、初期回答を生成→事実データの必要箇所の特定→Wikipediaから情報取得→各セクションごとに正確な引用を含めて回答を洗練する、という自動ワークフローです。検証可能なソースを根拠とし、どのセクションでどの資料を利用したかを明確にするため、リサーチ・ファクトチェック・教育用途に特に有用です。

ワークフローの流れ

1. チャット開始とウェルカム

   • チャットセッション開始時、信頼性あるソース付き回答を提供する旨のウェルカムメッセージでユーザーを出迎えます。これにより回答の質や透明性に対する期待値をセットします。

2. ユーザー質問の受付

   • ユーザーがチャット入力から質問を送信し、その内容が処理工程へ渡されます。

3. プロンプト生成

   • プロンプトテンプレートが質問を受け取り、詳細なプロンプトを作成します。このプロンプトは以下を指示します：
     • ダミーデータでも良いのでドラフト回答を生成すること。
     • 回答内の各セクションについて、どの外部ソース（例：Wikipedia）や内部ナレッジベースを使うか明記すること。
     • Wikipediaでの検索クエリを含め、各セクションに適した情報を取得するよう指示すること。

   例：

   ユーザー入力: 再生可能エネルギーでトップの国は？
   ドラフト出力: トップの国はノルウェー、スウェーデン、ポルトガル [Wikipediaで「Top Countries in renewable Energy」を検索]...
   

4. 初期回答生成

   • 言語モデルジェネレーターを用いて、プロンプトに基づいたドラフト回答を作成。どこに事実データが必要で、どのソースを使用すべきかを明示します。

5. データ取得と回答の洗練

   • AIエージェントがドラフト回答を受け取り、Wikipediaツールを用いて指定クエリでWikipediaを検索。
   • 回答の各セクションごとにWikipediaから該当情報を取得し、ドラフトやダミーデータを事実データに差し替え。
   • 各セクションに使用したWikipedia記事や該当セクションへの直接リンクを明記し、透明性と検証性を担保します。

   エージェントは一般的な決まり文句や無駄な表現を避け、簡潔かつ事実に基づく内容に集中します。

6. 最終出力

   • 各セクションが特定のWikipediaソース（リンク付き）に根拠付けられた完成回答を、チャットインターフェースでユーザーに提示します。

ワークフロー構成

主な特長と利点

• ソースの透明性：各セクションで利用したWikipediaページやセクションを明記し、ユーザー自身が検証できる直接リンクを含みます。
• 自動化とスケール性：ドラフト作成・事実確認・洗練まで自動化され、多数の質問にも効率的に対応できます。
• リサーチ品質の回答：すべての主張を検証可能な外部ソースに基づけるため、学術・ビジネス・専門分野にも適した品質です。
• カスタマイズ可能：必要に応じて内部ナレッジソースも組み合わせ可能で、企業独自のデータ取得にも柔軟に対応します。

ユースケース

• 教育アシスタント：学生へ必ず出典付きの回答を提供。
• ファクトチェックボット：即時に情報を検証し、手動調査不要でソースを提示。
• カスタマーサポート：企業・製品情報を明確な出典付きで案内。
• コンテンツ作成：ライターや記者が下書き段階で参照付き原稿を容易に取得。

まとめ

このワークフローは、生成と情報取得を組み合わせた手法で、信頼性・出典明記・事実性を重視した回答を提供します。特に、事実の正確性や透明性、出典の明記が求められる場面に最適です。モジュール構成と自動化により、大規模な調査・Q&A業務の効率化・拡張にも対応します。