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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。
よりスマートなWhatsAppボット：ナレッジAIでAIの幻覚を防ぐ
所要時間：1 分
最高の開発者は怠け者の開発者である、と私はいつも聞いている。正直に言うと、私は怠け者の開発者だ。ジェネレーティブ人工知能（AI）は、私たちがより怠惰になるのを助けてくれる！リファクタリングされたコードや、完全にコード化されたアプリケーションをこの予測AIに依頼できるだけではない。しかし、アプリケーションの他の厄介な部分、例えばユーザーに与えたいすべてのデータ値をアウトソーシングすることもできる。
>> ナレッジAIの能力を探る 公開ベータ発表.
Vonageのローコード・バーチャルアシスタント構築プラットフォーム「AI Studio」と共にGenerative AIを使用することによって、 怠惰な効率的な開発者は、顧客体験を大幅に向上させることができます。この記事では、あなたの会社のよくある質問（FAQ）サイトを置き換え、柔軟で包括的なFAQ WhatsAppエージェント（チャットボットとしても知られている）に変える方法を学びます。最も重要なことは、Knowledge AIを使用することで、貴社の新機能や新サービスに関する最新かつ正確な情報をエージェントに提供する方法を学ぶことです。
TL;DR エージェントをビルドアウトしたくない場合は、ZIPファイルをコピーし、以下の手順に従ってAI Studioにインポートしてください。 Githubの説明.
FAQ page for Vonage AI Studio explaining whether the product works standalone and listing supported languages including English, Hebrew, German, and Spanish.
今回のミッションは、FAQサイトをWhatsAppエージェントに変えることです。使用するのは AI StudioのFAQサイトサイトを使い、フレンドリーで柔軟なチャットボットに変身させます。
このページには、サポートへの連絡についても書かれていることにお気づきでしょう。これは、Generative AIエージェントにおいて重要です。 AIスタジオインテント)は、ここで単純なテキスト応答を受け取ることではなく、何らかのアクションを引き起こすことだからです。これをアクションフレーズと呼びます。アクションフレーズとは、サポートにメールを送ることです、 ユーザーを人間のエージェントにつなぐ注文に応じる、などです！このチュートリアルでは メール送信ノードしかし、AI Studioの ウェブフックノードを使えば、高度な統合を構築することができます。
私はいつも モックアップから始めるから始めることをお勧めします。私たちのエージェントは、もし私たちが次のようなものを作らなければならないとしたら、どのように見えるでしょうか？ もし知識AI：
Diagram showing an FAQ flow in AI Studio without Knowledge AI, where each intent must be manually mapped to a specific response.
各アクションフレーズだけでなく、各FAQの質問と回答のペアにもインテントを作成しなければなりません。しかし、私たちは怠け者なので、これにはとても時間がかかります！
エージェントを大幅に簡素化できてよかった。モックアップはこのようになりました：
Diagram showing how AI Studio integrates with Knowledge AI to handle FAQ queries dynamically after classifying user intent.
ユーザーがアクションフレーズ（私たちの場合はサポートにメールを送信する）を必要とする質問をしない限り、ナレッジAIがデフォルトのフローになります。ナレッジAIは柔軟に問い合わせに対応することができます。
Vonage API Accountが必要です。
To complete this tutorial, you will need a Vonage API account. If you don’t have one already, you can sign up today and start building with free credit. Once you have an account, you can find your API Key and API Secret at the top of the Vonage API Dashboard.
エージェントを構築する前の最初のステップは、ナレッジベースをセットアップすることです。これは、Gen AIの回答を導くリポジトリとなります。ナレッジAIタブの ナレッジAIタブに移動します。
Knowledge AIは2つの新しい概念を導入している：インデックスとソースである。ソースとは、情報やデータの個々の断片である。例えば、ソースはURL（ウェブサイトのページ）やファイルである。ソースを束ねたものがインデックスとなる。エージェントが答えを生成できる情報の全容をインデックスと呼ぶ。
さっそく最初のインデックスを作成しよう。
ソースの追加をクリックする。新しいソースを追加するフォームが開きます。
Add a new knowledge source in Vonage AI Studio by uploading a local file or providing a URL.
ソースは、ローカルファイル（TXT、HTML、PDF）、または一般にアクセス可能なURLのいずれかになります。リンクを FAQサイトへのリンクを追加します、名前を付けて、作成をクリックします。次に WhatsApp入門と WhatsApp ライブエージェントルーティングのサイトをご覧下さい。
Dashboard view of Knowledge AI sources for a WhatsApp agent. Displays three active content sources with their size, type, modification date, and status.
これでいくつかのソースが揃ったので、より柔軟な質問ができるようになります。インデックスの作成に移りましょう。
左側のパネルのインデックスタブをクリックします。次にAdd Indexをクリックします。まず、インデックスに「AI Studio FAQs」のような素敵な名前を付けます。次に、新しく作成したソースをすべてチェックし、「保存して終了」をクリックします。
Assigning data sources to the 'AI Studio FAQs' index in Vonage Knowledge AI. All three sources—WhatsApp Live Agent Routing, WhatsApp Getting Started, and Studio FAQ Site—are selected.これでインデックスが表示されるはずです。
Index dashboard showing the 'AI Studio FAQs' index built from three knowledge sources: Studio FAQ Site, WhatsApp Live Agent Routing, and WhatsApp Getting Started.
Knowledge AIでは、エージェントに接続する前にインデックスをテストすることができます。インデックスにカーソルを合わせると、再生アイコンが表示されます。再生マークをクリックすると、インデックステスターが開きます。
Testing interface for the 'AI Studio FAQs' index within the Knowledge AI dashboard. This allows users to validate how the AI will respond based on indexed content.
テストエージェントは、あなたのIndexから回答を取得します。AIスタジオはどの言語を提供していますか？"のようなFAQサイトからの質問や、"Facebookの承認前にWhatsAppメッセージを送信できますか？"のようなWhatsApp Getting Startedページからの質問をしてみてください。
ここで、"Vonage Knowledge AIとは何ですか？"のような、これらのページにない質問をしてみてください。エージェントは "該当する答えが見つかりません "と言います。完璧です！これは、エージェントが人間のような会話ができることを意味しますが、私たちのインデックスの範囲内でのみです。
今すぐこれを修正し、以下のPDFをアップロードしましょう。 知識AI情報スライドというPDFを新しいソースとしてアップロードします。新しいインデックスを作成し、すべてのソースを含めます。もう一度テストして、同じ質問をすることができます。これで答えが出ました！このように、新製品や新機能のために既存のエージェントを更新するのはとても簡単です。
Test and refine your Knowledge AI responses by creating and querying an index based on uploaded sources.
知識AIの回答に小さな本のマークがあることに注目してください。これをクリックすると、答えを生成するために使用されたソースを確認することができます。これを使用して、より良い結果が得られるようにインデックスのソースを調整することができます。
生成AIエージェントに割り当てることができるインデックスができたので、エージェントを作りましょう！
まずWhatsAppエージェントを作成します。AIスタジオはVonageのデベロッパーダッシュボードから開くことができます。 開発者ダッシュボードを開き AI Studio ドキュメント.エージェントには3つの重要なオプションがあります：
タイプ WhatsApp
テンプレートゼロから始める
イベント インバウンド
ウェルカムメッセージでユーザーを迎えましょう。 メッセージの送信ノードを使います。ウェルカムメッセージには、会社のブランディングのために写真を添付したいですね。
次に、ユーザーの応答を 入力を収集するノードでユーザーの入力を受け入れます。レスポンスを パラメータと呼ばれる user_inquiry.期待される入力はテキストのみです。
特に指定がない限り、このブログ記事のすべてのパラメータは@sys.anyエンティティを使用します。AI Studioのエンティティ（異なるタイプのパラメータ）の詳細については、以下のドキュメントを参照してください。 ドキュメント.
A 分類ノードが、ユーザーをどこに送るかを決定します。Send Email という単一のインテントを作成します。電子メールとサポートを扱うユーザ表現をいくつか用意します。例えば、"Email support"、"contact support"、"support"。分類パラメータは user_inquiry です。
Send Email フローを終了します。2番目のCollect Inputノードを追加して、ユーザのメールアドレスを保存する必要があります。次に メール送信ノードで使用します。
エージェントを利用したユーザへのお礼メッセージを送信するメッセージ送信ノードを作成します。
最後に 会話終了ノード
Email fallback flow in Vonage AI Studio for unhandled inquiries. If the agent can't resolve the request, the user's message is classified and routed to collect their email before sending it to a support team.
これでQ&Aノードを使い始める準備は整った！
まず、会話セクションからQ&Aノードを選択してみましょう：
Demonstration of the Q&A node in Vonage AI Studio, showing real-time interaction with Knowledge AI. The assistant retrieves responses from indexed FAQ sources to answer user questions dynamically.
ノードのコンフィギュレーションはこうなる：
インデックス AI Studio FAQs(またはインデックス名）
ユーザー入力パラメータ： ユーザー問い合わせ
レスポンスパラメータ： ai_response
待機時間：2秒
AI Studioが応答を待つ最大時間。応答時間が2秒を超えると、Failed exit pathがトリガーされます。
平均的な長さ：50
回答ガイドライン：空欄のまま、または自分で実験してください！
さて、FAQの回答を取得するためのノードをフックアップしたので、それをユーザーに送信してみましょう！全体の流れはこのようになります：
Node flow diagram for the AI-powered FAQ assistant in Vonage AI Studio. It includes branches for AI response generation, fallback messages, user repeat prompts, and graceful conversation endings.
これは複雑に見えるかもしれませんが、そのほとんどはエラー処理とユーザーエクスペリエンスの向上に関係しています。FAQノードでは、$ai_response（成功）、Don't Know、Failedの3つの終了ポイントを作成します。結果に応じて、これらの終了ポイントはいくつかのエラー処理を提供します。
それを作り上げるためにね：
に対して に対して終了点:メッセージ送信ノードを使い、単純に パラメータパラメータを送信します。私たちの をこのノードに接続します。をこのノードに接続します。
について わからない場合終了点：Send Messageノードを使い、エラーメッセージを送信させます。すみません、どう答えていいかわかりません。私たちの このノードにをこのノードに接続してください。
失敗 失敗終了点：End Conversationノードを使い、次のように表示させる。おっと！何か失敗しました。もう一度やり直してください。 私たちの 失敗しました。をこのノードに接続する。
ユーザーがチャットボットに複数の質問をできるようにしたい。
それを作り上げるためにね：
REPEAT という新しいパラメータを保存する Collect Repeat という名前の Collect Input ノードを作成します。このノードは 返信ボタン入力を受け取ります。1つのボタンは、タイトルが「Yes」で値が「true」である必要があります。もう 1 つのボタンは、タイトルが「No」で値が「false」である必要があります。
条件ノード 条件ノードをチェックする REPEAT.REPEATがtrueに等しいかどうかをチェックする条件を1つ作成し、もう1つは REPEATがfalseに等しいかどうかをチェックする
true条件を再びCollect Inquiryノードに接続する。 ユーザー照会
偽の条件を「ありがとうメッセージ」ノードに接続します。
今なら テストエージェントに質問することができます！
ive demonstration of a Knowledge AI agent responding to user input in a chat interface, showcasing intelligent real-time FAQ handling.
👏自分に拍手を！やったね！ジェネレーティブAI WhatsAppエージェントを初めて構築しました。では内蔵の テスター.
分類ノードは機能していますか？AI Studio についてメールを送ったり質問したりするときに、エージェントは区別できていますか？FAQサイトから直接質問してみて、回答がどのように比較されるか見てください。次に、FAQから少し逸脱した、他のソースからしか答えられない質問をエージェントに投げかけてみてください。そして、トレーニングデータとは全く別の質問をしてみてください！
あなたのエージェントはどのように振る舞っていますか？教えてください！参加する Vonage開発者コミュニティSlackに参加して、#ai-studio チャンネルで何を作っているか教えてください。または 私X (旧 Twitter) で見つけてください。そして VonageDevをフォローしてください。