セマンティックナレッジベース検索

AIによるセマンティック検索を活用し、プライベートナレッジベース内のドキュメントを簡単に検索・情報取得できます。このフローはユーザーのクエリを拡張し、複数のナレッジソースを横断検索し、関連する結果をユーザーフレンドリーなチャットインターフェースで提示します。

AIフローの仕組み - セマンティックナレッジベース検索

フロー

AIフローの仕組み

ユーザーが検索クエリを入力.
ユーザーがチャットインターフェースを通じて質問や検索クエリを入力します。
AIによるクエリ拡張.
システムがAI言語モデルを用いてユーザーのクエリを拡張・言い換えし、検索精度を向上させます。
ナレッジベース内のセマンティック検索.
拡張されたクエリを使い、プライベートナレッジベース内のすべてのスケジュール済みドメイン、ドキュメント、Q&Aセクションを検索します。
関連ドキュメントの提示.
最も関連性の高いドキュメントや情報を取得し、チャットインターフェース上でユーザーに表示します。
ユーザーフレンドリーなチャット体験.
結果は会話調で分かりやすい形式で提示され、スムーズな知識探索が可能です。

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。

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。

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。

クエリ拡張

FlowHuntのクエリ拡張は、チャットボットの理解力を高めるために、同義語の検索やスペルミスの修正を行い、ユーザーからの問い合わせに対して一貫性と正確性のある応答を実現します。

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。

ナレッジソースウィジェット

ナレッジソースウィジェットを使用して、チャットボットの応答内に関連するドキュメントを直接表示しましょう。このコンポーネントは選択したナレッジドキュメントを視覚的に区別されたウィジェットとして表示し、ユーザーが会話中にサポート情報へ簡単にアクセス・確認できるようにします。

LLM OpenAI

FlowHuntは、OpenAIをはじめとする数十種類のテキスト生成モデルに対応しています。ここでは、AIツールやチャットボットでChatGPTを使用する方法をご紹介します。

フローの説明

目的と利点

このワークフロー「セマンティック検索」は、先進的な言語モデルとセマンティック検索技術を活用して、ユーザーが自身のプライベートナレッジベース内から情報を検索できるようにします。すべてのスケジュール済みドメイン、ドキュメント、Q&Aセクションを横断的にスキャンし、ユーザーのクエリに対して最も関連性の高い情報を自動で取得します。

ユーザーインタラクションとウェルカムメッセージ

ユーザーがチャットインターフェースを開くと、ワークフローがウェルカムメッセージをトリガーします:

  • Message Widget が表示:

    👋 プライベートナレッジベース検索ツールへようこそ!
    あなたのプライベートナレッジベース内のドキュメント検索をお手伝いします📚。全てのスケジュール済みドメイン、プライベートドキュメント、Q&Aセクションをスキャンして必要な情報を見つけます。
    クエリを入力するだけで、早速答えを探してみましょう!✨🔍

この親しみやすいメッセージが、ユーザーの操作を案内し、検索クエリの入力を促します。

クエリ処理と拡張

  1. ユーザー入力
    ユーザーはチャット入力欄からクエリを送信します。

  2. クエリ拡張

    • クエリはクエリ拡張コンポーネントに送られます。
    • OpenAI言語モデル(特に gpt-4o-mini)によって、最大3つの言い換えや意味的に類似したクエリが生成されます。
    • これにより、元のクエリの表現が曖昧または限定的でも、関連するドキュメントの取得率を高めます。
コンポーネント目的
チャット入力ユーザーの検索質問を収集
OpenAI LLM (gpt-4o-mini)クエリの別表現(言い換え)を生成
クエリ拡張検索用に最大3パターンのクエリバリエーションを生成

ドキュメント取得

  • 拡張されたクエリがドキュメントリトリーバーに渡されます。
  • このコンポーネントは、ユーザーのプライベートナレッジベース(スケジュール済みドメイン、ドキュメント、Q&Aセクションを含む)を検索します。
  • 最大10件の最も関連性の高いドキュメントを抽出し、特に <H1> ヘッダー内の内容に焦点を当て、文脈の関連性を最大化します。

結果の提示

  • 取得したドキュメントはドキュメントウィジェットに渡され、チャット向けにフォーマットされます。
  • 最終的な結果がチャットインターフェース上でユーザーに表示されます。
ステップコンポーネント出力タイプ
ドキュメント取得ドキュメントリトリーバー生ドキュメント
結果のフォーマットドキュメントウィジェットメッセージ
ユーザーへ表示チャット出力チャットメッセージ

ワークフローダイアグラム

flowchart LR
    A[チャットオープン] --> B[ウェルカムメッセージ]
    B --> C[ユーザークエリ入力]
    C --> D[クエリ拡張\n(OpenAI LLM)]
    D --> E[ドキュメントリトリーバー]
    E --> F[ドキュメントウィジェット]
    F --> G[チャット出力]

ベネフィットと利用シーン

  • 自動化:セマンティック検索を自動化し、手動の手間を省き、ユーザーが常に親切なガイダンスを受けられるようにします。
  • スケーラビリティ:クエリを拡張し、全ての関連ソースを検索することで、大規模または複雑なナレッジベースにも柔軟に対応します。
  • 高精度:パラフレーズ(言い換え)にLLMを活用することで、クエリ表現の違いによる情報の取りこぼしを防ぎます。
  • ユーザー体験:即時のフィードバックと分かりやすい案内で、非技術者でも安心して使えるツールです。

主な利用ケース:

  • サポートチーム向けの社内ナレッジ管理
  • 企業全体向けFAQ・ドキュメント検索ポータル
  • プライベート/独自データセット用の自動化アシスタント

セマンティック検索とLLMによるクエリ拡張を統合することで、このワークフローはユーザーが効率的に関連知識へアクセスできるようにし、生産性と情報探索力を高めます。

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