インスピレーションと洞察から生成されました 14 ソースから

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はじめに

  • 導入可能性: AIを用いた社内規則回答チャットボットの導入は、初学者でも可能です。具体的なツールとしてはMicrosoft Copilot Studio、Dify、GPT Indexなどが挙げられます。

  • 導入難易度: どのツールを用いるかにより異なりますが、いくつかのプラットフォームはプログラミングの知識が不要で直感的に操作可能です。

  • 具体例: Slackを用いた実装事例では、Difyに社内規則をインポートし、それをもとに質問に答えるボットが作成されています。

  • 事前準備: 就業規則をテキストデータに変換し、必要であればデータの整形やチャンク分割を行うことで、AIの回答精度を向上させることができます。

  • 技術解説: RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用することで、外部データから必要な情報を取得し、それをもとに回答を生成することが可能になります。

ツールとプラットフォーム [1]

  • Microsoft Copilot Studio: 日本語対応で、プログラミング知識がなくても使えるチャットボット作成ツールです。

  • Dify: 就業規則のPDFを学習させ、社内規則に基づいた質問応答を可能にします。

  • GPT Index: テキストをインデックス化し、事前知識として保持可能にするライブラリです。

  • Slack対応: Slack内で動作するボットとして、上記のツールを活用した実装が可能です。

  • コストとライセンス: ツールによって異なり、規模や機能に応じたプランを選択できます。

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導入手順 [2]

  • ステップ1: データの準備 - 就業規則をPDFやテキスト形式で用意します。

  • ステップ2: データのインポート - 選択したツールにデータをインポートします。

  • ステップ3: ボット設定 - 質問に対する応答を正確に生成するための設定を行います。

  • ステップ4: テストと調整 - ボットをテストし、応答の精度をチェックしながら調整します。

  • ステップ5: 運用開始 - 最終確認後、社内での運用を開始します。

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データ整形とインポート [2]

  • データ整形: 余計な空白や改行を取り除き、配列やリスト構造を整えます。

  • 数値フォーマット: 全角数字を半角に変換し、整形式を維持します。

  • 文章のシンプル化: モデル就業規則に空欄がある場合、仮のデータを入れて文章全体を簡潔にします。

  • テキスト形式: 読み込み用のテキストファイルを設定し、分割されたチャンク単位で処理します。

  • ベクトル化: 埋め込みデータとして保存し、検索結果を正確に提示できます。

質問応答技術 [3]

  • RAG技術の活用: 質問を解析し、ベクトルデータをもとに関連情報を取得します。

  • ハルシネーション抑制: プロンプトを最適化し、誤った情報を出さないようにします。

  • 温度設定: 一貫性のある回答を得るためにtemperatureを調整します。

  • 検索基準: クエリ文に最も関連が高いドキュメントを取得する仕組みを導入します。

  • 複数ファイル: 設定された基準でファイルを分割、効率的に処理します。

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成功事例 [4]

  • Slack対応: Difyを用いたSlackの質問応答ボットが好評です。

  • 効率化: 人事部門における業務効率化が実現。迅速な回答提供が可能になりました。

  • 初期段階の展開: 初心者でも採用できるツールを用い、スムーズな導入を図りました。

  • データ利活用: PDFやテキストデータの加工により、検索精度を高めることができました。

  • 継続改善: さらなる精度向上のため、プロンプトの調整やデータ追加を重ねていきます。

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