Embed: RAGチャットボットを簡単に構築

Embedを使うと、ユーザーはPDF、URL、テキストなどのさまざまなデータソースから、インテリジェントなRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）チャットボットを作成し、共有することができます。このプラットフォームは、これらのチャットボットのトレーニング、構成、デプロイのプロセスを簡素化し、iFrame埋め込みによって、あらゆるWebサイトやプラットフォームからアクセスできるようにします。

Embedとは？

Embedは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を利用したカスタムチャットボットを作成できるサービスです。つまり、チャットボットは、特定のデータ（PDF、Webサイトのコンテンツ、Q&Aドキュメント）でトレーニングされ、ユーザーの質問に対して正確で関連性の高い回答を提供します。大規模言語モデルの事前トレーニングされた知識だけに頼るのではなく、Embedのチャットボットは、データソースからの情報をリアルタイムで取得して組み込むことができるため、より情報に基づいた役立つ応答につながります。

Embedの仕組み

Embedは、RAGチャットボットの作成を3つの簡単なステップで簡素化します。

データをトレーニングする: PDF、HTMLファイル、またはQ&Aデータをアップロードして、チャットボットをトレーニングします。このステップにより、チャットボットが特定のドメインを理解し、正確な応答を保証します。トレーニングデータが多様で包括的であるほど、チャットボットのパフォーマンスは向上します。
RAGチャットボットを構成する: システムプロンプトを設定し、ニーズに合った適切なAIモデル（GPT、Google Gemini、Llama3）を選択して、チャットボットの動作をカスタマイズします。これにより、チャットボットの個性、トーン、専門知識を微調整できます。
IframeでRAGチャットボットを共有する: iFrameを使用してチャットボットをWebサイトまたはプラットフォームに埋め込むことで、チャットボットをデプロイします。これにより、ユーザーは簡単にアクセスして対話し、質問に対する即座の回答を得ることができます。

主な機能と利点:

簡単なトレーニング: PDF、HTMLファイル、Q&A形式などのさまざまなデータソースを使用して、チャットボットをすばやくトレーニングします。
柔軟な構成: システムプロンプトを設定し、さまざまなAIモデル（GPT、Google Gemini、Llama3）から選択します。
シームレスな埋め込み: iFrameを使用して、チャットボットをどこにでもデプロイします。
最新情報: このプラットフォームでは、EmbedでのLlama3への無料アクセスや、Shopifyストア用のRAGチャットボットの構築方法など、ブログ投稿を通じてRAGチャットボットに関する最新情報にもアクセスできます。

使用例:

カスタマーサポート: 製品ドキュメント、FAQ、ナレッジベースでチャットボットをトレーニングすることにより、顧客からの問い合わせに即座に回答を提供します。
社内ナレッジ共有: 社内ドキュメント、ポリシー、手順でトレーニングされたチャットボットを作成して、従業員が必要な情報をすばやく見つけられるようにします。
教育リソース: 教科書、記事、その他の学習教材を使用して、特定のトピックまたは主題領域に関する質問に回答できるチャットボットを構築します。
Eコマース: 製品、配送、返品に関する質問に回答できるRAGチャットボットを提供することにより、Shopifyストアでの顧客体験を向上させます。

価格

価格に関する情報は、EmbedのWebサイトで確認できます。

Embedが重要な理由

Embedが重要なのは、RAGチャットボットテクノロジーへのアクセスを民主化するからです。 Embedは、これらのチャットボットの作成、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化することにより、企業や個人がAIの力を活用して、カスタマーサービス、ナレッジ共有などを改善できるようにします。

結論

Embedは、RAGチャットボットを作成およびデプロイするためのユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供します。特定のデータでチャットボットをトレーニングすることにより、ユーザーに正確で関連性の高い回答を提供し、全体的なエクスペリエンスを向上させ、人間のサポートエージェントの作業負荷を軽減できます。Webサイトまたは社内ナレッジベース用のAIチャットボットを構築する場合は、Embedを検討する価値があります。