GPT 会話 (リサーチプレビュー)
v4.48(Research preview)で追加
説明
警告
このノードは、Cognigyの大規模言語モデル研究活動の一部であり、プレビュー機能としてのみ意図されています。
GPT 会話ノードは運用環境での使用を目的としていません。
“GPT 会話ノードは、ユーザーからの自然言語入力を処理および理解し、この入力を利用して関連性があり、状況に応じて適切な応答を生成します。ノードの構成には、ボットのペルソナ、知識、タスクの定義が含まれており、ボットが AI ベースの応答を生成できるようになります。 ユーザー入力とトリガーアクション GPT 会話ノードは、Large Language Model (LLM) を使用して会話全体をサポートできます。
このノードを使用する前に、設定で Generative AI プロバイダーを設定してください。
設定
モード
次のモードのいずれかを選択します。
- QnA — 会話トピックに関する既存の知識に基づいてユーザーの質問に答えることに重点を置いています。
- Transactional — 会話トピックに関する既存の知識と仮想エージェントのステップの厳密な順序に基づいてユーザーの質問に答えることに重点を置いています。 このモードでは、GPT 会話ノードの後のフロー ロジックで処理されるアクションを呼び出すことができます。 Lookup ノードと If ノードを使用して、コンテキストにアクションがあるかどうかを確認し、それに応じて特定のタスク (HTTP リクエストの作成など) を実行できます。
ペルソナ
パラメータ | タイプ | 説明 |
---|---|---|
会社名 | CognigyScript | 会社の名前。 |
会社概要 | CognigyScript | 会社の現在の活動: あなたの会社は何をしていますか? |
ボット名 | CognigyScript | 仮想エージェントの名前。 |
キャラクター | テキスト | 仮想エージェントのキャラクター特性。 たとえば、仮想エージェントは専門家ですか、それとも患者ですか? エージェントの性格を説明するフレーズを入力します。 |
厳しさ | Select | タスクに関して仮想エージェントに期待される遵守レベル: – トリビアと世間話 — トリビアと世間話が含まれます。 – タスクに固執する — タスクに厳密に固執します。 – いくつかの雑談 — いくつかの雑談を組み込みます。 – 完全なフリー スタイル — 完全に自由形式の会話に参加します。 |
タスクの設定
トランザクション モードでのみ使用できます。
パラメータ | タイプ | 説明 |
---|---|---|
ボットタスク | CognigyScript | 仮想エージェントのタスク。 例: 予約、フライトの再予約、製品の注文。 |
ステップ | CognigyScript | タスクのステップの説明。 |
ステップ分析ラベル | テキスト | 分析で使用されるステップのラベル。 |
回収するスロット | テキスト | 回収するスロットのキー |
利用可能なアクション | テキスト | 仮想エージェントがトリガーできるアクション。 Lookup ノードまたは If ノードでこれらのアクションを再利用して、コンテキストにアクションがあるかどうかを確認し、それに応じて特定のタスク (HTTP リクエストの作成など) を実行できます。 詳細については、「具体的な例」を参照してください。 |
さらに詳しい情報 | CognigyScript | 会話中に避けるべきトピックなど、仮想エージェントに関する追加情報。 |
接地
パラメータ | タイプ | 説明 |
---|---|---|
基礎知識 | CognigyScript | 仮想エージェントが事実に基づいた応答を構築するのに役立つ知識。 オプションのフィールド。 |
挿入されたスロット | CognigyScript | 仮想エージェントに送信するスロット。 ユーザー入力に追加されます。 |
高度な設定
パラメータ | タイプ | 説明 |
---|---|---|
温度 | インジケーター | モデルに適切なサンプリング温度。 値が大きいほど、モデルがより多くのリスクを負うことを意味します。 完了時に生成するトークンの最大数。 |
最大トークン | インジケーター | 完了時に生成するトークンの最大数。 |
プレゼンスペナルティ | インジケーター | -2.0 から 2.0 までの数値。 正の値を指定すると、これまでにテキストに出現したかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティが課され、モデルが新しいトピックについて話す可能性が高まります。 |
周波数ペナルティ | インジケーター | -2.0 から 2.0 までの数値。 ペナルティは、生成されたテキストに頻繁に出現するトークンに低い確率を割り当て、モデルがより多様でユニークなコンテンツを生成することを促進します。 |
停止の使用 | トグル | ストップワードのリストを使用して生成 AI に文の停止位置を知らせるかどうか。 |
停止 | テキスト | API がさらなるトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 返されるテキストには停止シーケンスは含まれません。 |
タイムアウト設定
パラメータ | タイプ | 説明 |
---|---|---|
タイムアウト | 選択 | Generative AI プロバイダーからの応答を待機する最大時間 (ミリ秒)。 |
タイムアウトメッセージ | CognigyScript | タイムアウトに達した場合に出力するメッセージ。 |
例
一般的な例
このビデオでは、GPT 会話ノードがユーザー入力に基づいてテキストを生成する方法のライブ例を示します。
0:12 秒で、ユーザーは生成された会話型 AI テキストの形式で仮想エージェントから期待される応答を受け取ります。
Sorry to hear about the emergency, <user name>.
Can you provide me with your ticket number
so that I can help you get to London as quickly as possible?
Thank you.
具体例
トランザクション モードでは、Lookup または If を使用してフロー ロジックを続行できます。
どちらのノードでも、GPT 会話ノードの「使用可能なアクション」フィールドでアクションを指定する必要があります。 これを行うには、ノードを選択します。
- 検索
- IF
- GPT 会話ノードに移動し、トランザクション モードを選択し、checkAppointment パラメーターが [利用可能なアクション] フィールドに存在するかどうかを確認します。存在しない場合は、この値を追加してコピーします。
- GPT 会話ノードの後に、ルックアップ ノードを追加します。
- ルックアップ ノードに移動します。
- [タイプ] リストから [CognigyScript] を選択します。
- 「演算子」フィールドに context.action と入力します。
- 「ノードの保存」をクリックします。
- ルックアップ ノードのケースに進みます。
- 「値」フィールドに「checkAppointment」を貼り付けます。
- 「ノードの保存」をクリックします。
- フロー エディターで、テキスト タイプの出力を持つ追加のセイ ノードを追加します。 HTTP ノードを使用することもできます。
- インタラクション パネルを介してこのフローをテストします。
- GPT 会話ノードに移動し、トランザクション モードを選択し、
checkAppointment
パラメーターが [利用可能なアクション] フィールドに存在するかどうかを確認します。存在しない場合は、この値を追加してコピーします。 - GPT 会話ノードの後に、IF ノードを追加します。
- IF ノードに移動します。
- [タイプ] リストから
CognigyScript
を選択します。 - [条件] フィールドに
context.action === "checkAppointment"
と入力します。 - リストから「存在する」を選択します。
- 「ノードの保存」をクリックします。
- [タイプ] リストから
- フロー エディターで、テキスト タイプの出力を持つ追加のセイ ノードを追加します。HTTP ノードを使用することもできます。
- インタラクション パネルを介してこのフローをテストします。