AIチャットボットを作成する4つの簡単な方法
AIチャットボットは、顧客サービス、販売、全体的な効率を向上させる強力なツールとしてビジネスに登場しています。このガイドでは、独自のAIチャットボットを構築するための4つの方法を紹介し、この強力なテクノロジーを活用してビジネスニーズを満たすことができるようにします。
チャットボットを作成する前に考慮すべきこと
プロセスを開始する前に、いくつかのことを検討して準備する必要があります。検討の中心となるのは、チャットボットの目的、タイプ、および作成方法です。
たとえば、チャットボットはFacebook Messenger、Telegram、またはDiscordなどのソーシャルメディアアプリ用である可能性があります。または、Slackや会社のWebサイトなどの作業環境用に構築することもできます。使用方法とは別に、作成方法も重要です。次のセクションでは、それについて詳しく説明します。
AIチャットボットの作成方法
上記のセクションで検討したすべての事項を踏まえて、ここでは、AIチャットボットの作成方法をご説明し、使用できる簡単な方法を4つご紹介します。
方法 1. ChatInsightを使用してAIチャットボットを作成する
AIチャットボットの構築には手間がかかります。ただし、ChatInsight AIなどのAIチャットボットプラットフォームを使用すれば、コーディングなしでAIチャットボットを簡単に作成してトレーニングできます。
ChatInsight AIは、幅広いトピックについて詳細で正確かつ洞察に富んだ情報を提供するように設計された、高度な知識ベースのAIチャットボットです。最先端の自然言語処理機能を備えたChatInsight AIは、従来のチャットボットを超える深い知識と詳細レベルで複雑なクエリを理解して応答できます。今すぐこのガイドを読んで、ChatInsightを使用してAIチャットボットを作成する方法を学んでください。
ChatInsight AIで独自のチャットボットを作成する手順は次のとおりです:
- ステップ 1. ChatInsightにサインイン
- [無料で開始]をクリックし、確認に必要な情報を入力すると、管理コンソールが表示されます。
- ステップ 2. ナレッジベースを準備する
- 独自のチャットボットを構築する前に、ナレッジベースを事前に準備する必要があります。ナレッジベースは、ボットがユーザーと有意義にやり取りできるかどうかに直接影響する重要な要素です。
- 左側のバーにある[ナレッジベース]に移動し、[新しいカテゴリ]をクリックします。カテゴリに詳細情報を追加できます。
- ステップ 3. 新しいボットを作成する
- [ボット]に進み、[新しいボット]をクリックします。.
- 次に、チャットボットの基本設定を行います。
- ステップ 4. チャットボットを共有する
- 管理ダッシュボードに移動 -> ボットセクション -> チャットボットリストに移動 -> 共有アイコンをクリックし、すべて表示をクリックしてこれら3つの方法を確認するか、共有ソースを直接コピーします。
方法 2. ChatGPT APIを使用して独自のAIチャットボットを作成する
OpenAIは、サードパーティ企業がAPI(アプリケーションプログラミングインターフェイス)を使用してアクセスできるチャットボットモデルChatGPTを開発しました。つまり、企業はChatGPTをチャットボットに使用できます。ChatGPT APIを使用してAIチャットボットを作成するには、以下の手順に従ってください。
- ステップ 1. APIアクセスを取得する
- ChatGPT APIを使用するには、OpenAI Webサイトでアクセスにサインアップする必要があります。承認されると、リクエストを行うために使用するAPIキーを受け取ります。
- ステップ 2. 開発環境をセットアップする
- APIを操作するには、適切な開発環境が必要です。これは、コンピューター上のローカルセットアップでも、クラウドベースの環境でもかまいません。適切なプログラミング言語も必要です。Pythonは、そのシンプルさとHTTPリクエストを行うためのライブラリの可用性のため、APIでよく使用されます。
- ステップ 3. 必要なライブラリをインストールする
- HTTPリクエストを操作するために必要なライブラリをインストールする必要があります。Pythonでは、requestsライブラリがよく使用されます。pipを使用してインストールできます:
pip インストールリクエスト
- ステップ 4. APIへのリクエストの作成
- これで、ChatGPT APIへのPOSTリクエストを作成できます。ヘッダーにAPIキーを含め、リクエスト本文に適切なメッセージを指定する必要があります。
import requests
import json
url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
}
data = {
'prompt': 'こんにちは、本日はどのようなお手伝いをいたしましょうか？',
'max_tokens': 60,
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.json())
方法 3. PythonでAIチャットボットを作成する
Pythonは、AIチャットボットの構築に使用される最も一般的なプログラミング言語です。開発者が使用できるライブラリがいくつかあります。ただし、この方法では、非常に推奨されている ChatterBot Pythonライブラリを検討します。このライブラリは、ユーザーのリクエストに対する自動応答を生成するように設計されています。
そのフレームワークは機械学習(ML)に基づいて設計されており、複数の種類の応答を生成できます。また、MLに基づいて構築されたパフォーマンスエクスペリエンスを備えているため、チャットボットをトレーニングできます。さらに、ChatterBotライブラリを使用して構築されている場合は、他のいくつかのプログラミング言語でボットをトレーニングできます。ライブラリの使用方法は次のとおりです。
- ステップ 1.必要なライブラリをインストールする
- チャットボットの構築に必要な特定のPythonライブラリをインストールする必要があります。これらには、Natural Language Toolkit(NLTK)、TensorFlow、ChatterBotが含まれます。これらは、Pythonのパッケージマネージャーであるpipを使用してインストールできます。
pip install nltk
pip install tensorflow
pip install chatterbot
- ステップ 2.ライブラリをインポートしてデータをロードする
- 次に、使用するライブラリをインポートして、データセットをロードする必要があります。
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
- ステップ 3.チャットボットの作成とトレーニング
- これで、チャットボットを作成し、データセットを使用してトレーニングできます。ChatterBotには、ボットのトレーニングを簡単にするコーパスデータとユーティリティモジュールが付属しています。
chatbot = ChatBot('MyChatBot')
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)
trainer.train("chatterbot.corpus.english")
- ステップ 4.チャットボットをテスト
while True:
user_input = input("You: ")
if user_input.lower() == 'quit':
break
response = chatbot.get_response(user_input)
print("ChatBot: ", response)
方法 4. AIチャットボットをゼロから構築する
AIチャットボットをゼロから構築すると、他のオプションよりも簡単にカスタマイズできます。WhatsApp、Discord、Slack、および製品Webサイトで使用できます。チャットへの応答以外の機能を実行するようにカスタマイズすることもできます。AIチャットボットをゼロから構築するには、次の手順に従ってください。
- ステップ 1.仮想環境をセットアップする
*CMDまたはターミナルに次のテキストを入力します:
conda create -n simple_chatbot phyton=3.6
conda activate simple_chatbot
- ステップ 2.JSONファイル形式コードを使用してデータをトレーニングする
- contact、menu、goodbyeなどの他のタグに変更できます。ライブラリをインポートしてデータを処理するためのPythonファイルを作成します。
#Imports
import nitk
import os
from nitk.stem.lancaster import LancasterStemmer
import numpy as np import tflearn
import tensorflow as tf
import random import json import pickle
#Loading Data
with open ("intents.json") as file:
data = json.load (file)
独自のAIチャットボットを作成するためのベストプラクティス
AIチャットボットを作成するには、ベストプラクティスに従う必要があります。このセクションでは、これらのベストプラクティスについてさらに詳しく説明します。
目的と目標を特定する
チャットボットを構築するときに最初に考慮すべきことは、目的を検討することです。そのためには、次の質問にお答えいただきたいです。このツールは個人用ですか、それともビジネス用ですか。また、解決したい問題をリストすることもできます。ボットの一般的な例としては、リードジェネレーション ボット、サポートボット、ソーシャルメディア ボットなどがあります。
フレームワークを決定する
チャットボットは、メール、ソーシャルメディア、Webサイトという3つの主要プラットフォームで機能します。ただし、3つのプラットフォームのいずれかのインターフェイスを強化するフレームワークにマウントされます。ゼロから構築するプログラミング言語、IBMのWatson、GoogleのDialogFlow、Microsoft Bot FrameworkなどのAIフレームワーク、またはAirDroid ChatInsightなどのチャットボットビルダーソフトウェアを選択できます。
オーディエンスを知る
ユーザーデータを収集することは、AIチャットボットをトレーニングするために重要です。通常、企業はユーザーとニーズを前提とします。その結果、ストレスの多い、形式的で退屈なチャットボットが作成されます。そのため、チャットボットはユーザーに十分なサポートを提供できません。
チャットボットをトレーニングする
ユーザーデータでチャットボットをトレーニングすると、その認知能力が向上します。したがって、社内データを使用してFAQを整理し、チャットボットに個性を与えることができます。ストレスの多い、通常は医療や相談のケースでは、チャットボットはユーザーに満足のいく回答をするために人間的な口調とタッチを必要とします。また、画像やテキストの使用についてチャットボットをトレーニングすることもできます。
人間によるオーバーライドの必要性を判断する
チャットボットをシンプルでユーザーフレンドリーなものにしてください。したがって、どこに未解決の部分があり、どこに専門家の介入が必要なのかを把握する必要があります。2つのインターフェイスを統合するには、直感的な会話フローを設計する必要があります。
さいごに
AIチャットボットの作成方法を知ることは、会社を差別化するための非常に貴重な手段です。ただし、今回は独自のAIボットを取得しようとするときに、予算とコーディングの障壁を克服する方法を示しました。
費用対効果が高く使いやすいソリューションはChatInsight AIです。また、AIチャットボットを作成するときは、ベストプラクティスに留意する必要があります。データトレーニング、人間との統合、使用プラットフォームの選択などのプラクティスは、AIボットがその目的を十分に果たすために役立ちます。
AIチャットボット作成に関するよくあるご質問
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