Name: AIを使ったチャットボットを5分で作る (Build a Chatbot with AI in 5 minutes)
Uploaded: 2024-12-21T02:33:47.000Z
Duration: 5 min 35 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

程度の副詞

From deep learning to LLMs to generative AI, we live in a world where AI has the power to transform just about everything, whether it's handling customer support or generating code.

ディープラーニングからLLM、ジェネレーティブAIに至るまで、私たちは、カスタマーサポートの対応であれコードの生成であれ、AIがあらゆるものを変革する力を持つ世界に生きている。

転換語

しかし、AIが常にこれほど普及していたわけではない。

The first AI tools had significant limitations.

最初のAIツールには大きな限界があった。

They couldn't understand context or learn and improve on their own.

彼らは文脈を理解することができず、自ら学び、改善することもできなかった。

The first chatbots, for example, were rule-based, meaning they were developed based on predefined rules or scripts.

例えば、最初のチャットボットはルールベース、つまり事前に定義されたルールやスクリプトに基づいて開発された。

This severely restricted their capacity to just what was fed into them, the same way any computing software can only perform the tasks that it was programmed to perform.

これは、コンピューターソフトウェアがプログラムされたタスクしか実行できないのと同じことである。

AI-based chatbots have come a long way since then.

それ以来、AIベースのチャットボットは長い道のりを歩んできた。

They're leveraging advancements in machine learning and deep learning capabilities to improve the understanding of natural language.

機械学習とディープラーニングの進歩を活用し、自然言語の理解を深めている。

Now with the adoption of LLMs, we're seeing a new evolution.

そして今、LLMが採用され、新たな進化を遂げようとしている。

Large language models use massive amounts of data and a combination of deep learning algorithms, neural networks, and natural language processing techniques to generate human-like responses to queries.

大規模な言語モデルは、大量のデータとディープラーニング・アルゴリズム、ニューラルネットワーク、自然言語処理技術を組み合わせて、クエリに対する人間のような応答を生成する。

Let's show what we're talking about with Watson X Assistant, a conversational AI platform designed to build and deploy AI-powered chatbots.

AIを搭載したチャットボットを構築・展開するために設計された会話型AIプラットフォーム、Watson X Assistantで、私たちが話していることを示そう。

With the emergence of generative AI, Watson X Assistant is working to transform user experiences and deliver more intelligent human-like responses.

ジェネレーティブAIの出現により、ワトソンXアシスタントはユーザー体験を変革し、よりインテリジェントな人間のような応答を提供することに取り組んでいる。

Today we'll show you how to leverage Neuralseq, which is a search and natural language generation system that we'll integrate with Watson X Assistant.

本日は、Watson X Assistantと統合する検索・自然言語生成システムであるNeuralseqの活用方法をご紹介します。

First, we need to set up Watson X Discovery, which is where our data will be stored.

まず、データが保存されるWatson X Discoveryをセットアップする必要がある。

Let's use Robotic Vacuum Manuals as our example and go into Improve and Customize to test it.

ロボット掃除機のマニュアルを例にして、「改善とカスタマイズ」でテストしてみよう。

では、フィルターの交換方法を教えてください。

The answer we get isn't great, so let's try asking it another question, how often should I change the mopping pad?

では、モップパッドはどのくらいの頻度で交換すればいいのでしょうか？

This time it doesn't answer the question we were asking at all.

今回は、私たちが尋ねていたことにはまったく答えていない。

To improve our answers, let's set up Neuralseq to work with Discovery and Assistant.

答えを改善するために、NeuralseqをDiscoveryとAssistantと連動するようにセットアップしてみよう。

Now let's go into the initial setup page to further fine-tune our extension.

では、初期設定ページに入って、さらに拡張機能を微調整してみよう。

We've already pre-filled the initial information here, like what we're talking about, and we've also connected with Watson Discovery.

私たちはすでにここで、私たちが話しているような最初の情報を入力していますし、ワトソン・ディスカバリーともつながっています。

Then in the About section, it came up with this paragraph on its own.

そして、『About』のセクションで、勝手にこんな段落が出てきた。

In tune, we're basically seeing how it should look, as well as whether we should be looking at newer or older documents.

チューニングでは、基本的にどのように見えるべきか、また新しい文書を見るべきか古い文書を見るべきかを見ている。

And now in Q&A, this actually looks at all of our documents and generates some questions for us to bootstrap our actions in Watson X Assistant.

そして今、Q&Aでは、実際にすべてのドキュメントを見て、Watson X Assistantでアクションを起動するための質問を生成します。

So it's saying that based on this data, we think people are going to be asking these questions.

つまり、このデータに基づいて、人々はこのような質問をするようになるだろうということだ。

次に「統合」タブをクリックする。

From here, make note of your API key and download your custom OpenAPI file.

ここからAPIキーをメモし、カスタムOpenAPIファイルをダウンロードします。

Now open the Integrations page in Watson X Assistant and click Build Custom Extension.

Watson X Assistant の Integrations ページを開き、Build Custom Extension をクリックします。

Follow the steps to import your OpenAPI file and click Finish.

手順に従ってOpenAPIファイルをインポートし、Finishをクリックします。

Now scroll down and click Add on your Neuralseq tile to add the extension.

ここで下にスクロールし、NeuralseqタイルのAddをクリックして拡張機能を追加する。

Follow the steps to set up the authentication for Neuralseq.

手順に従って、Neuralseqの認証を設定します。

For the authentication type, be sure to set it to API Key Auth and paste your Neuralseq API key from earlier in the indicated field.

認証タイプは、必ずAPI Key Authに設定し、先ほどのNeuralseq APIキーを指定のフィールドに貼り付けます。

最後までクリックしてください。

Now that we've set up our Neuralseq extension, let's go ahead and add it to our dialog.

これでNeuralseqエクステンションの設定が完了したので、ダイアログに追加してみよう。

まず、新しいアクションスキルを作ります。

Next we're going to create an action and quick start with a template before adding our Neuralseq starter kit, which we just generated.

次に、先ほど生成したNeuralseqスターターキットを追加する前に、アクションを作成し、テンプレートを使ってクイックスタートします。

Here you can see we have our Neuralseq search action.

ここではNeuralseqの検索アクションを見ることができる。

So you can see that it's generated all this information for us.

だから、私たちのためにすべての情報を生成してくれていることがわかる。

We need to edit our extension, select the extension we just created, and for the operation we would like to seek an answer from Neuralseq.

エクステンションを編集し、先ほど作成したエクステンションを選択し、Neuralseqから答えを求める操作を行う必要がある。

For parameters, we'll set question equal to query underscore text.

パラメータには、questionをクエリのアンダースコア・テキストに等しく設定します。

Apply をクリックし、アクションを保存する。

Now we want to go to no action matches, which means that if we can't match any of the phrases to anything we've set up in Watson X Assistant, it's going to go out to Neuralseq and get that answer for us from Discovery.

つまり、Watson X Assistantで設定したどのフレーズにもマッチしない場合、Neuralseqに出力して、Discoveryからその答えを得るということです。

入力済みのテキストを削除してみよう。

So this is basically like the anything else node.

つまり、これは基本的にanything elseノードのようなものだ。

Now let's go to a sub action and go to Neuralseq search before hitting apply, then save, then preview.

では、適用、保存、プレビューを押す前に、サブアクションに移動し、Neuralseq検索に移動しよう。

Let's ask Watson X Assistant, how do I change the filter?

ワトソンXアシスタントに聞いてみよう、フィルターの交換方法は？

It's going out to Neuralseq and here you can see the response that it's generated.

Neuralseqに送信され、ここで生成された反応を見ることができる。

To change the filter, open the filter door, remove the filter by grasping the tab, shake off debris, reinsert the filter, and close the filter door.

フィルターを交換するには、フィルタードアを開け、タブを掴んでフィルターを取り外し、ゴミを振り落とし、フィルターを再び挿入し、フィルタードアを閉じます。

フィルターは2ヶ月ごとに交換する。

This is a really good and accurate response.

これは実に的確で良い回答だ。

では、もうひとつの質問をしよう。

How often should I change the mopping pad?

モップパッドの交換頻度はどのくらいですか？

It's going back to Neuralseq again and gives us the correct response.

再びNeuralseqに戻り、正しい反応を示してくれる。

As you can see, our Neuralseq extension can help your chatbots carry out conversations just as well as any human could, and that's due to its generative AI capabilities.

お分かりのように、Neuralseqエクステンションは、人間と同じようにチャットボットが会話をするのを助けることができます。

To learn more about how you can leverage generative AI with Watson X Assistant, please visit the Watson X Assistant page on ibm.com.

Watson X AssistantでジェネレーティブAIを活用する方法の詳細については、ibm.comのWatson X Assistantページをご覧ください。

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