日本初の顧客向けAI販売チャットボット+各種エージェントで、あなたの店舗の売り上げが、人件費を増加することなく向上し、お客様サポートか手厚くなることを請け負います。AIチャットボットやエージェントが人手を介さず自動的に、商品情報・基幹システム・外部サイトとデータ連携してyahoo・amazonを超える貴社サイトによる顧客向けサービスを実現します。また、お客様の興味のあることの情報交流をご支援し、貴社のイメージアップに貢献します。弊社独自の格安価格(777,000円) + オプション料金でご提供をします。人手不足・人件費高騰にお悩みで、販売戦略へのAIの適用をご検討の経営者の方々に、大阪のIT会社エンジニアズからおすすめします。
◎現代の個人の課題は、「価値創造」「学習」「余暇」「収入」です。
・苦情処理エージェント・・・商品の写真撮影などによる画像認識、トラブル事例集とのリンク、各ショップで要望をヒアリングしてエージェント機能を搭載
・買い物案内エージェント・・・性別・年齢・趣味などを元にオススメ商品を案内
・家計簿支援エージェント・・・月収・家族構成・貯蓄を元にオススメ商品を案内。投資商品・余暇・学習のご案内。
・ご意見収集エージェント・・・各店舗のお客様のご要望・入荷などを収集・販売対応
・学習情報収集エージェント・・・ご要望を元に、学校・書籍・通信教育・情報交流サイトなどへのリンク
・収入支援エージェント・・・販売店の求人や付き合いのある会社の仕事紹介や就職案内サイトへのリンク、年金や募金の案内。
◎自社ホームページで、商品情報(お買い得商品)の提供をしDifiのRAG・LLMを使って、amazonや楽天市場に匹敵する顧客向けチャットボットを作成できます。
・米国や東京のAI会社が得意な難しいディープラーニングや機械学習は全く必要ありません。DifiとLLMを使って簡単な言語のみでワークフローや基幹システムとの連携を構築できます。
・弊社(大阪の会社です)では、1チャットボットあたり格安の「777,000円!!」で開発・導入します。他にはDifiとLLMの利用料を支払うだけです。
・DifyとRAG、LLMを活用して「お買い得商品」の情報を提供するチャットボットを作成する手順をご説明します。RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの弱点である「ハルシネーション（もっともらしいが事実ではない情報を生成すること）」を克服し、最新かつ正確な情報を提供するために不可欠な技術です。
・東京のAI会社だけではなく、大阪・地方のIT会社でも開発・導入ができます。
1.目的と範囲の明確化
・目的: ユーザーが「お買い得商品」に関する情報を簡単に、かつ正確に取得できるチャットボットを作成する。
・対象ユーザー: 新規顧客、既存顧客、セール情報を探しているユーザーなど。
・提供する情報: 具体的な商品名、割引率、セール期間、在庫状況、関連するキャンペーン情報など。
・提供方法: テキストベースのチャットボット、必要に応じて画像やリンクの提供。
2.データソースの準備（ナレッジベースの構築）
最も重要なステップです。お買い得商品に関する信頼できるデータを用意します。
・データ収集:
商品データベース: 商品名、通常価格、セール価格、割引率、在庫数、商品カテゴリ、商品説明、商品画像URLなど、構造化されたデータ。
・セール情報ページ: ウェブサイト上のセール情報、キャンペーンページ、チラシのデータ。
・FAQ: お買い得商品に関するよくある質問とその回答。
社内ドキュメント: セール戦略、在庫管理に関するドキュメントなど、チャットボットが参照すべき内部情報。
・データの整形と前処理:
Difyの「ナレッジ」機能の活用: DifyはWebサイトのURL、PDF、テキストファイルなどを直接取り込み、RAG用のデータとして処理する機能が強力です。
・チャンキング: 大量のテキストデータをLLMが処理しやすい小さな「チャンク（断片）」に分割します。Difyが自動で行ってくれますが、必要に応じて調整します。
・ベクトル化（Embedding）: チャンク化されたテキストデータを、Embeddingモデルを使って数値ベクトルに変換し、ベクトルデータベースに保存します。Difyが内部的に処理します。これにより、ユーザーの質問と関連性の高い情報を高速に検索できるようになります。
3.Difyでのチャットボット作成
Difyのノーコード/ローコードインターフェースを活用します。
・アプリケーションの作成: Difyの管理画面で「アプリを作成」から「チャットボット」を選択し、新しいチャットボットを作成します。
ナレッジの追加:作成したナレッジベースをチャットボットに紐付けます。
Difyの「コンテキスト」設定で、このナレッジベースを参照するように設定します。
・プロンプトエンジニアリング:
・システムプロンプト: LLMに対して、チャットボットの役割（お買い得商品情報を提供する）と振る舞い（常に正確な情報を提供する、不明な場合はそう伝える）を指示します。
例: 「あなたは、お客様にお買い得商品に関する最新情報を提供するDifiのチャットボットです。提供された情報源に基づいて、正確かつ簡潔に回答してください。情報源に記載がない場合は、その旨を伝えてください。」
・ユーザープロンプト: ユーザーの質問と、RAGによって取得された関連情報を組み合わせるためのプロンプトを設計します。Difyのワークフローで自動的に組み込まれることが多いですが、より詳細な指示が必要な場合は調整します。
例: 「ユーザーからの質問: {query}\n\n関連情報: {retrieved_knowledge}\n\n上記の関連情報に基づいて、ユーザーの質問に答えてください。」
・ワークフローの設計（任意）：Difyのワークフロー機能を使って、より複雑なロジックを実装できます。
例えば、ユーザーが商品名で検索した場合と、カテゴリで検索した場合で、異なるRAGの検索戦略やLLMの応答生成ロジックを適用するなど。
外部API連携（在庫連携など）もワークフローに組み込めます。
4.LLMの設定
Dify内で使用するLLMを選択・設定します。
・LLMの選択: OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、要件とコストに合わせたLLMを選択します。Difyは複数のLLMプロバイダーをサポートしています。
・モデルパラメータの調整:
・Temperature: 応答の創造性を調整します。商品情報提供では、ハルシネーションを避けるため低めに設定（0.1〜0.5程度）。
Top P / Top K: 応答の多様性を調整します。
最大トークン数: 応答の長さを制限します。
5.外部API連携（高度な機能）
リアルタイムな情報提供のために、外部システムとの連携を検討します。
・リアルタイム在庫確認: 商品の在庫状況をリアルタイムで確認できるように、在庫管理システムとAPI連携。
・最新価格情報: セール価格や割引率が頻繁に変動する場合、ECサイトの価格データとAPI連携。
・画像表示: 商品画像をお買い得情報とともに表示するために、画像ホスティングサービスへのリンクを生成する。
6.テストと改善
チャットボットの精度とユーザー体験を向上させるために、繰り返しテストを行います。
・多様な質問でのテスト:
「今日の目玉商品は何ですか？」
「〇〇（商品名）はセール対象ですか？」
「割引率が高い商品を見たい」
「〇〇（カテゴリ）で一番安い商品は？」
「このセールの期間はいつまでですか？」
・エラーハンドリング: 情報が見つからない場合や、ユーザーの質問が不明瞭な場合の応答を適切に設計します。
・ユーザーフィードバックの収集: 実際のユーザーからのフィードバックを収集し、チャットボットの改善に役立てます。
・ナレッジベースの更新: 定期的に商品情報やセール情報を更新し、チャットボットが常に最新のデータに基づいていることを確認します。
※Difyを使用するメリット
・ノーコード/ローコード: RAGとLLMを組み合わせたチャットボットを比較的簡単に構築できます。
・ナレッジ機能: ドキュメントやウェブサイトを簡単に取り込み、RAGの知識ソースとして利用できます。
・ワークフロー機能: 複雑な会話フローや外部連携を柔軟に設計できます。
・複数LLMのサポート: 様々なLLMを試したり、切り替えたりしやすいです。
・テストとデバッグ: 開発・テスト環境が充実しており、効率的に改善を進められます。
・このフレームワークに沿ってDifyでチャットボットを構築することで、効果的にお買い得商品情報を提供できるでしょう。
※AIチャットボット導入と同時に、貴社ホームページ・ECサイトの見直しやAIチャットボットとの連携をご希望されるお客様のご要望もお受け致します。
※ご覧頂いてご興味を持たれた販売店の経営者や店員の方は、弊社ホームページをご一読・ご検討の上、ぜひメール・電話でお問合せ下さい。
