miiboガイド：RAG

miiboガイド RAG

miiboガイドについて このガイドは、miiboを使ったAI開発の全てを網羅し、 初心者から上級者まで幅広い方々に役立つ内容となっています。

miiboガイドの特徴：誰でも簡単にAI開発が可能に miiboの最大の特徴はプログラミングの知識がなくてもAIを開発できること。 このガイドは、そんなmiiboの魅力を余すところなく伝えています。 01 02 幅広い対象読者 どの立場の方でも、このガイドを 通じてmiiboの可能性を探ること ができます。 ・会話型AIに興味がある方 ・実際にAIを自作してみたい方 ・AIを自社のサービスや業務に組 み込みたい方 多彩なユースケース ガイドでは、miiboの活用例とし て以下のようなユースケースを紹 介しています。 ・カスタマーサポート ・社内ヘルプデスク ・芸能人やキャラクターのAI化 ・マーケティング ・コミュニティ活性化

目次 1 miiboのRAG概要 2 検索クエリー生成プロンプトの設定 3 ナレッジデータストアの利用

01 miiboのRAG概要

miiboのRAG機能完全ガイド：AIチャットボットの精度を飛躍的に向上させる方法 ナレッジデータストアからWeb検索まで、4つのRAG環境の特徴と使い分けを 完全網羅 AIチャットボットの精度向上に悩んでいませんか？miiboの強力な 機能「RAG（Retrieval-augmented Generation）」について詳し くご紹介します。外部データを活用してAIの回答精度を飛躍的に向 上させる方法と、miiboで利用可能な4つのRAG環境の特徴を完全網 羅します。AIチャットボット開発の新たな可能性を一緒に探ってい きましょう。

RAGとは？AIチャットボットの新たな可能性 RAG（Retrieval-augmented Generation）は、AIの持つ知識を外部データ で補強し、回答の質を向上させる革新的な手法です。 主に以下のような利点があります。 最新かつ信頼性の高い情報へのアクセス 明確な情報ソースの提示（エビデンスの明示） 応答生成コストの抑制 AIの「わからない」という判断能力の向上

miiboにおけるRAGの仕組み miiboでのRAGの流れは以下のようになります。この仕組みにより、AIは常に 最新かつ信頼性の高い情報を参照しながら回答を生成できるようになります。 ユーザーの発話 STEP1 ユーザーからの発話をうけ STEP2 STEP3 STEP4 検索クエリーの生成 ユーザーの発話から検索クエリーを生成します 外部データの検索 検索クエリーから外部データを検索し選択 プロンプトへの検索結果の追加 選択された結果がプロンプトに追加されます。

miiboで実現可能な4つのRAG環境 miiboでは、以下の4つのRAG環境を構築することができます。それぞれの特 徴と使い分けについて詳しく見ていきましょう。 ナレッジデータストア 特徴 高精度な情報提供が可能 導入が非常に手軽 データの更新は手動または API経由 使い分け： 社内の専門知 識や製品情報など、精度の 高い固有の情報を扱う場合 に最適です。 Web検索 特徴 幅広いリアルタイム情報の 取得が可能 検索結果の精度にAIの応答 が依存 運用コストが低い 使い分け： 常に最新の一 般的な情報が必要な場合 や、広範囲のトピックに対 応する必要がある場合に適 しています。 データコネクター 特徴 特定のサービス上でコンテ ンツが完結 リアルタイム性が高い サービス提供APIの精度に 依存 使い分け： 特定のサービ ス（例：Slack、Notion） と連携したAIチャットボッ トを開発する場合に有効で す。 外部API・DB連携 特徴 高度にカスタマイズ可能 リアルタイム性が非常に高 い 構築に専門知識が必要 使い分け： 独自のデータ ベースやAPIと連携し、高 度にカスタマイズされたAI ソリューションを提供する 場合に適しています。

RAG機能を最大限に活用するプロンプト設計のコツ RAG機能を効果的に使うためには、適切なプロンプト設計が不可欠です。以下 のポイントに注意しましょう。これらの指示をプロンプトに組み込むことで、 より信頼性の高い応答を生成できるAIチャットボットを構築できます。 01 検索結果の参照指示 02 エビデンスの明示 03 不確実な情報の取り扱い 前提データや参考資料を参照して回答してください。 参考とした前提データのURLがあれば、必ず出力してください。 前提データや参考資料にない情報については、回答を控えてください。 わからない場合は、「現在の私の知識では、応答をすることができませ ん。」と回答してください。

02 検索クエリー生成プロンプトの設定

miiboの検索クエリー生成プロンプト設定ガイド：AIの回答精度を飛躍的に向上させる方法 ステップ・バイ・ステップで学ぶ、高精度かつ効率的な検索クエリー生成プロ ンプトの作り方 AIチャットボットの回答精度を劇的に向上させたいとお考えではあ りませんか？miiboの強力な機能「検索クエリー生成プロンプト」 の設定方法を、初心者の方にも分かりやすく解説します。このガイ ドを実践することで、AIの回答精度を大幅に向上させることができ ます。それでは、miiboの可能性を最大限に引き出すための旅に出 発しましょう。

検索クエリー生成プロンプトとは？AIチ ャットボットの性能を高める鍵 検索クエリー生成プロンプトは、miiboのRAG（RetrievalAugmented Generation）機能の核心部分です。このプロン プトは、ユーザーとAIの会話を分析し、最適な検索クエリー を自動生成します。これにより、AIは関連性の高い情報を素 早く見つけ出し、より正確で有用な回答を提供できるように なります。

検索クエリー生成プロンプトの基本構造 以下は、基本的な検索クエリー生成プロンプトの例です 以下はuserとaiの会話です。 @{history} 上記のuserが欲している情報を見つけるための検索用のクエリーを 作成してください。(5語まで)検索クエリーのみを出力しダブルクォ ーテーション等の記号は用いないでください。なるべく最後のユー ザーの質問の内容を優先してクエリーに含めてください。

ステップ1：ヒストリーとステートを活用する Point 01 ヒストリーの活用 Point 02 ステートの活用 @{history}を使用することで、直近の会話履歴を参照できます。これにより、ユーザーとAIの対話の文脈を理解し、よ り適切な検索クエリーを生成できます。 ステートを利用すると、ユーザーの個別情報や会話の進行状況を検索クエリーに反映させることができます。例えば： Point 以下はuserとaiの会話です。 @{history} 以下はユーザーの現在の困りごとです。 困りごと: #{困りごと} 会話の履歴と困りごとを考慮して、検索クエリーを生成してください。クエリーは最大４つのキーワードまで含 むものとします。

ステップ2：業界別にカスタマイズする 業界ごとに最適なプロンプトは異なります。以下に具体例を示します Eコマース向け 医療相談向け 以下はuserとaiの会話です。 @{history} ユーザーの購買履歴: #{購買履歴} 現在のトレンド商品: #{トレンド商品} 上記の情報を考慮し、ユーザーが興味を持ち そうな商品を見つけるための検索クエリーを 生成してください。クエリーは3～5語とし、 商品カテゴリー、特徴、ブランド名などを含 めてください。 以下はuserとaiの会話です。 @{history} ユーザーの症状: #{症状} ユーザーの年齢層: #{年齢層} 上記の情報を考慮し、適切な医療情報を見つ けるための検索クエリーを生成してくださ い。クエリーは最大5語とし、症状、年齢 層、可能性のある疾患名などを含めてくださ い。ただし、確定的な診断を示唆するような 表現は避けてください。

ステップ3：プロンプトを最適化する 以下のポイントを意識して、プロンプトを最適化しましょう キーワード数の制限 01 「クエリーは最大４つのキーワードまで含むものとします。」のように 明確に指定します。 優先順位の設定 02 「なるべく最後のユーザーの質問の内容を優先してクエリーに含めてく ださい。」と指示を入れます。 特殊文字の除外 03 「ダブルクォーテーション等の記号は用いないでください」と明記しま す。 コンテキストの考慮 04 ステートやヒストリーを参照するよう指示します。

ステップ4：生成されたクエリーの確認方法 この手順で、実際に生成されたクエリーを確認し、必要に応じてプロンプトを 調整できます。 1 AIとの会話を行います。 2 「レポート」->「会話のログ」を確認します。 3 会話の履歴のレポートに出力された「クエリー」を確認します。

ステップ5：継続的な改善 定期的にログを確認し、生成されたクエリーの質を評価します。 ユーザーからのフィードバックを収集し、分析します。 AIの回答精度や関連性を追跡します。 新しい情報や変化するニーズに応じてプロンプトを更新します。

03 ナレッジデータストアの利用

miiboのナレッジデータストア完全ガイド：AIチャットボットの精度を劇的に向上させる方法 データの追加からチャンク制御まで、高精度なAI応答を実現するテクニックを 解説 AIチャットボットの回答精度を飛躍的に向上させたいと考えていま せんか？miiboの強力な機能「ナレッジデータストア」について詳 しくご紹介します。この機能を使いこなすことで、AIに専門知識を 効率的に与え、高精度な応答を実現できます。ナレッジデータスト アの基本から応用まで、実践的なテクニックをお伝えします。

ナレッジデータストアとは：AIチャットボッ トの知識の源泉 ナレッジデータストアは、miiboが提供するAIに専門知識を与える ためのデータベースです。これは、AIに与える情報をプールしてお く、いわば専門知識のバケツのようなものです。このデータストア に登録された情報は、RAG（Retrieval-Augmented Generation） の仕組みを通じて、AIの応答生成に活用されます。

ナレッジデータストアの主な特徴 登録した情報は自動的にEmbedding（ベクトル化）される データの追加が非常に手軽 様々なデータフォーマットに対応 検索結果を素早く確認可能 API経由でのデータ追加にも対応

データの追加方法：7つの方法でナレッジを蓄積 自由入力 01 テキストを直接入力 JSONファイルのインポート 05 miiboでエクスポートしたデータの再利用に 最適 URLを指定 02 指定したWebページから情報を読み込み Notionページからのデータ入稿 Notionと連携してデータを取り込み 06 ファイルのインポート 03 PDF、TXT、XLSX、JSONファイルに対応 API経由でのデータ追加 プログラムからデータを自動追加 07 CSVファイルのインポート 04 指定フォーマットのCSVファイルを利用

検索結果の確認：AIの「思考プロセス」を可視化 ナレッジデータストア上部の検索バーを使用すると、登録されたデータに対し て検索をかけることができます。これにより、AIがどのような情報を参照して 回答を生成しているかを確認できます。

スコアの意味を理解する 検索結果には「スコア」が表示されます。このスコアは、検索クエリーに対す るデータの類似度を示しています。1に近いほど、類似性が高いとみなされま す。実際の検索時には、スコアの高いデータから順にプロンプトに追加されて いきます。 スコアは主に以下の2つの要素で決定されます 01 検索クエリーと Embeddingされたベ クトルの類似度 02 ラベルとクエリーの 類似度

チャンク制御：より精緻なデータ管理を実現 miiboでは、[CHUNK]というマーカーを使用して、手動でチャン クの区切りを指定できます。これにより、より意味のある単位で データを管理し、RAGの精度を向上させることができます。 会話型AIとは [ここに説明文] [CHUNK] 会話型AIの意義 [ここに説明文]

RAG miiboではノーコードで会話型AIを作成することができます。ま た、プロンプトエンジニアリングの知識がなくてもAIがプロンプト を考え、効果的に公開する方法もあります。ぜひ、miiboを活用し てください。

miiboDesigner岡大徳 岡大徳は株式会社miiboのmiiboDesignerです 01 miiboDesignerとは 02 ウェブサイト 03 miiboガイド 04 RAG 目的にそってmiiboの精度を向上するためにmiibo https://daitoku0110.net/ を設計する人のことです。 https://daitoku0110.net/miibo-guide/ https://daitoku0110.net/miibo-guide/rag/

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