Eコマースチャットボットのためのプロンプトエンジニアリング手法

プロンプトエンジニアリングとは？

定義と概要

プロンプトエンジニアリングとは、AI言語モデルが望ましい出力を生成できるよう、正確な指示を設計することです。これは、チャットボットがさまざまな問い合わせを正しく理解し、適切に応答するための重要な手法です。効果的なプロンプトエンジニアリングにより、チャットボットは信頼できる使いやすいアシスタントへと進化します。

効果的なプロンプトエンジニアリングの利点

• 精度向上: 設計の良いプロンプトはAIの理解を深め、より正確な応答につながります。
• 一貫性: 構造化されたプロンプトにより、異なるやり取りでもチャットボットのパフォーマンスが安定します。
• ユーザー満足度: 明確かつ関連性の高い回答は、ユーザー体験を向上させます。
• 効率性: 効果的なプロンプトは追加のフォローアップ質問を減らし、ユーザーとシステム双方の時間を節約します。

なぜプロンプトエンジニアリングが重要なのか？

精度の向上

丁寧に設計されたプロンプトは、AIがユーザーの質問をより適切に理解し、正確かつ関連性の高い回答を導き出します。これは高品質なやり取りを維持し、顧客の期待に応えるために不可欠です。

一貫性

構造化されたプロンプトにより、やり取りの内容や状況にかかわらず、チャットボットが一貫したパフォーマンスを発揮します。この一貫性は信頼性や信頼構築のために重要です。

ユーザー満足度

明確で関連性のある回答を提供することで、効果的なプロンプトエンジニアリングはユーザー満足度を高めます。ユーザーのニーズに迅速に応えるチャットボットは、全体の顧客体験も向上させます。

効率性

効果的なプロンプトは追加のフォローアップ質問を減らし、やり取りを効率化します。これにより、ユーザーにもチャットボットにもスムーズで満足度の高い体験をもたらします。

効果的なプロンプトエンジニアリングの主要戦術

区切り記号で入力の各部分を明示する

“””、< >、<tag> </tag>などの区切り記号を使うことで、入力の各部分を分けて、チャットボットが効率的に異なる要素を理解・処理できるようになります。例：

あなたはカスタマーサービスのスペシャリストです。{input}の質問にリソースを使って回答してください。

---お客様の質問---
{input}
回答：

この形式により、チャットボットは質問の開始と終了を把握でき、明確な構造で応答を生成できます。

構造化された出力を依頼する

構造化された出力を依頼することで、チャットボットに段階的な思考プロセスを促し、回答の質が向上します。例：

1. 概要: メタデータを用いた商品の簡単な説明
2. 主な特徴: 商品や情報の主な特徴を強調
3. 関連性: 与えられたメタデータをもとに関連する商品や情報をリストアップ

この方法により、チャットボットは「考えながら」包括的な回答を出せます。

課題: 単なる挨拶に対し、AIが人間のようにフレンドリーな応答を指示されていない場合、無関係な商品を話題にしてしまう場合があります。

解決策: 出力の前に以下のような一文を追加します：

関連するコンテキストがなければ、URL上の情報を探してください。関連情報がなければ、さらなる出力は控え、お客様の問い合わせを認識するか、丁寧に挨拶してください。

これにより、チャットボットは挨拶にも適切に対応できます。

タスク開始のステップを明確にプロンプトに構造化する

タスク開始のステップを含めてプロンプトを構造化することで、チャットボットに作業の始め方を示せます。以下は強化版の例です：

あなたのタスクは、コンテキストを利用して商品の詳細を分析し、フィードバックを提供することです。提供された商品情報を評価し、顧客に構造化された詳細なフィードバックを行い、与えられたコンテキストに基づいて関連商品を特定してください。
CONTEXT START
{context}
CONTEXT END
INPUT START
{input}
INPUT END

ユーザーが特定の商品や商品の比較を求めた場合のタスク：

1. **概要:** メタデータを用いた商品の簡単な説明
2. **主な特徴:** 商品や情報の主な特徴を強調
3. **関連性:** 与えられたメタデータをもとに関連する商品や情報をリストアップ

START OUTPUT
END OUTPUT
関連するコンテキストがなければ、URL上の情報を探してください。関連情報がなければ、さらなる出力は控え、お客様の問い合わせを認識するか、丁寧に挨拶してください。

回答：

この構造により、チャットボットはさまざまな問い合わせに柔軟かつ的確に対応できます。

チャットボットの翻訳課題への対応

現状LLMは翻訳や多言語対応に課題があり、英語でのみ回答する傾向にあります。これに対処するには、プロンプト冒頭に以下の一文を追加します：

(関連する言語に翻訳することが重要です)

この追加で、チャットボットの翻訳課題を軽減できます。

最終的なプロンプト構造

これまでの手法を全て組み合わせると、最終的なプロンプト構造は以下のようになります：

あなたのタスクは、コンテキストを利用して商品の詳細を分析し、フィードバックを提供することですが、関連する言語への翻訳が重要です。提供された商品情報を評価し、顧客に構造化された詳細なフィードバックを行い、与えられたコンテキストに基づいて関連商品を特定してください。CONTEXT START
{context}
CONTEXT ENDINPUT START
{input}
INPUT END

ユーザーが特定の商品や商品の比較を求めた場合のタスク：

1. **概要:** メタデータを用いた商品の簡単な説明
2. **主な特徴:** 商品や情報の主な特徴を強調
3. **関連性:** 与えられたメタデータをもとに関連する商品や情報をリストアップSTART OUTPUT
END OUTPUT
関連するコンテキストがなければ、URL上の情報を探してください。関連情報がなければ、さらなる出力は控え、お客様の問い合わせを認識するか、丁寧に挨拶してください。
ユーザーが満足しない場合は、{chat_history}を活用してください。

回答：

プロンプトエンジニアリングに関する追加の洞察

明確さと具体性

プロンプトが明確かつ具体的であることが不可欠です。曖昧なプロンプトは誤解や誤った応答につながります。例えば：

「この商品の主な特徴とメリットを教えてください」

は、以下のような漠然とした質問よりも詳細で有用な回答を引き出せます：

「この商品について教えて。」

コンテキスト認識

プロンプトに関連するコンテキスト情報を組み込むことで、チャットボットが質問の背景を理解しやすくなります。例：

CONTEXT START
商品: XYZ Phone
特徴: 64GBストレージ、12MPカメラ、3000mAhバッテリー
価格: $299
CONTEXT END

このような情報により、チャットボットはより適切で正確な回答を出せます。

継続的な改善

プロンプトは継続的にテスト・改善することが大切です。ユーザーフィードバックをもとに定期的に最適化することで、チャットボットの有効性と関連性を維持できます。

ユーザーの意図把握

ユーザーの意図を理解することが非常に重要です。ユーザーの本当のニーズを捉えて応答できるようにプロンプトを設計することで、チャットボットの有用性が大きく向上します。

プロンプトエンジニアリングの高度な手法

少数例学習（Few-Shot Learning）

少数例学習は、プロンプトとともにAIモデルにいくつかの望ましい出力例を提示する手法です。例：

例1:
ユーザー: 配送にはどれくらいかかりますか？
ボット: 通常、配送には5～7営業日かかります。

例2:
ユーザー: 返品ポリシーは？
ボット: ご購入から30日以内であれば全額返金で返品可能です。

あなたの番:
ユーザー: {input}
ボット:

ゼロショット学習（Zero-Shot Learning）

ゼロショット学習は、事前の例がなくてもモデルが適切な応答を生成できるよう、非常に具体的かつ詳細なプロンプトを設計する手法です。例：

あなたはカスタマーサービスの専門家です。顧客から会社の保証ポリシーについて尋ねられた場合、詳細な情報を提供してください。