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Benjamin AronovはVonageの開発者支援者です。彼はRuby on Railsのバックグラウンドを持つ実績のあるコミュニティ・ビルダーです。Benjaminは故郷であるテルアビブのビーチを楽しんでいる。テルアビブを拠点に、世界最高のスタートアップの創設者たちと出会い、学ぶことができる。技術以外では、完璧なパン・オ・ショコラを求めて世界中を旅するのが好き。
AI StudioのナレッジAIがパブリックベータに登場
所要時間：1 分
この度、ナレッジAIが AI Studioがパブリック・ベータとなり AI Studioキャンバスからアクセスできます。と ナレッジAIと新しい Q&Aノード, y繰り返しのQ&Aを減らし、面倒なサポートワークフローを自動化することができます。ビジネスコンテンツを検索可能な1つのナレッジベースに統合することで、アシスタントは正確で信頼できる回答を返すことができます。
ジェネレーティブAIは、企業が顧客をサポートする方法を再構築している。 企業はAIのコスト削減の機会をビジネス・プロセスに導入しようと躍起になっている。より包括的で自然なサポート体験を提供するために、バーチャル・エージェントを補強することもその1つだ。
AI Studioのノーコード、ローコードプラットフォームをベースにしたKnowledge AIは、プロセスをさらに簡素化します。もはやチームは、インテントやトレーニングセットの構築、個別の応答の作成について心配する必要はありません。ジェネレーティブAIを活用することで、バーチャルエージェントはより幅広い顧客要求に対応できるようになり、カスタマーエクスペリエンスが向上します。
LLMを使えば、厳密なコマンド・フォーマットに従ったり、特定のキーワードを使ったりする必要がなく、ユーザーは日常的な言葉を使ってより自然に話すことができます。さらに、LLMには、同じ情報をさまざまな方法で説明できるような、斬新な回答を作成する柔軟性があります。ほとんど人間のように。
しかし、LLMとジェネレーティブAIの課題は、創造的すぎることだ。 創造的すぎることだ！ AIは、ユーザーの質問に適切に答えるための正しい情報を持っていなくても、それに答えようとする。これは幻覚と呼ばれ、企業にとって大きなリスクとなる。
例えば、自転車店を経営している場合、ユーザーから「新しいブレーキはいくらですか？しかし、あなたのウェブサイトには新しいブレーキの詳細が掲載されておらず、もしかしたらフルバイクの費用しか掲載されていないかもしれません。LLMは、たとえあなたの店の価格が含まれていなくても、学習データからの情報に基づいてユーザーに答えを与える可能性が高い。つまり、ユーザーは幻覚を見ることになるのです。まったく間違った答えを、自信たっぷりに出すので、それが本当の値段だと思い込んでしまうのです。LLMはまた、非常に一般的な回答を生成し、ユーザーが求める具体的なビジネスとの関連性を欠くことで、期待はずれの回答をすることもあります。これは、回答が古いことと密接に関係しています。早くて便利な反面 不正確な回答や一般的な回答は、ユーザーをイライラさせ、信頼を損ないます。.Vonageは、これらのLLMの欠点を修正するためにKnowledge AIを構築しました。
ユーザーがバーチャルアシスタントに「請求先情報を更新するにはどうしたらいいですか？推測したり、スクリプトから外れたりする代わりに、あなたの会社のヘルプセンターから独占的に正確な手順を提供します。それがVonageのナレッジAIです。VonageのナレッジAIは、CRMやナレッジベースのようなリアルタイムで信頼できる情報源にアシスタントを接続するため、すべての応答は根拠があり、正確で、オンブランドです。
Knowledge AIは、大規模言語モデル（LLM）を活用してカスタマーサポートを拡張し、チームをミッションクリティカルなタスクに集中させる新しい方法です。最も重要なことは、Knowledge AIが幻覚の問題を大幅に軽減し、バーチャル・エージェントが信頼できる回答のみを提供できるようにすることです。
最新の、ビジネスに特化した回答をするために、知識AIは、次のような特殊な知識ベースを作成する必要があります。インデックスを作成する必要があります。そのためには ソースをインデックスに追加します。ソースは、PDF、txt、HTMLのようなファイルでも、ウェブサイトやクラウドサーバ上の一般にアクセス可能なファイルでもかまいません。
GIF showing the process of adding content sources in Vonage Knowledge AI to power accurate, evidence-based LLM responses.
インデックスを利用するには、Q&Aノードをエージェントのフローに追加するだけです。そこで Knowledge AI に送信するパラメータと、結果を保存するパラメータを選択します。また、以下の機能もあります。 3つのオプションパラメータ,
Q&Aノードを設定する際、以下のことが可能です：
応答時間の制限 応答時間制限ミリ秒単位
平均解答長 平均的な解答の長さ(最低20ワード）
最大 5つの回答ガイドライン(各100ワード）
これにより、エージェントのトーン、スタイル、構造、詳細レベルを、あなたのブランドボイスやユースケースに合わせてカスタマイズすることができます。
対応ガイドラインのオプションには、以下のようなものがある：
トーン - アシスタントがフォーマル、フレンドリー、カジュアル、または簡潔なトーンのどれで応答すべきかを指定します。
トピックの制限- 会話中に避けるべきトピックのガイドラインを設定し、アシスタントが軌道に乗るようにします。
企業固有のガイドライン - ブランドの一貫性を保つため、アシスタントは「XYZ」や「we」の代わりに「XYZ Corp」を使用するなど、御社の用語を正確に使用するようにしてください。
カスタムガードレール- テスト中に特定された問題やギャップに基づいて追加のルールを実装し、アシスタントの応答を微調整します。
Screenshot of the Vonage AI Studio interface showing KAI configuration settings including response parameters, wait time, and guidelines for generating clear, helpful answers.
Knowledge AIの詳細については、以下を参照してください。 AI Studio ドキュメント.Knowledge AI機能は現在、AI Studioのすべてのユーザーが無料で利用できます。これは将来変更される可能性があります。あなたのチームでLLMとローコードツールをどのように活用しているか、ぜひお聞かせください。!参加する Vonage開発者コミュニティSlackに参加するか X（旧 Twitterに参加して、エキサイティングなプロジェクトや洞察を共有してください。