たき@AIチャットボット開発中

こんにちは、たきです。経営管理の仕事とAIの学びの両立に挑戦中。エンタープライズ開発、bizopt経験がありますが、暫く遠ざかっていたプログラミングを始めます。技術活用をブログでシェアします!よろしくお願いします。

たき@AIチャットボット開発中

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AIチャットボット開発の新たな挑戦#01

今回新たにAIチャットボットの開発を進めていきます。 昨年のチャットボット開発経験で得た基礎知識を基に、AIチャットボットの基本概念を整理し、新たな設計と製造プロセスにチャレンジしていきます。ご覧になってくださる皆さんが、AIチャットボットの導入や運用に関する不明瞭な部分について、解決の一助になれば幸いです。 チャットボットの種類チャットボットは、大きく分けて「AIチャットボット」と「非AIチャットボット」の2種類あります。 AIチャットボットは、人工知能を活用して人間の

    • Google Cloud PlatformでAPIを作成する(Cloud Functions)#07

      はじめにこんにちは、今回の記事では、Google Cloud Platform(GCP)上でAPIを作成する方法について解説します。GCPのCloud Functionsを使用して、効率的にAPIを構築する手順や、Cloud Functionsを用いることで、サーバレスアーキテクチャを採用し、スケーラブルかつメンテナンスが容易なAPIを実現するメリットなど、Cloud Functionsの概要説明と、サンプルコードのHello World!を実行するプロセスをステップバイステ

      • Google Cloud Platformでデータを扱えるようにする(BigQuery)#06

        はじめにこんにちは、今回は、Google Cloud Platform(GCP)のBigQueryの利用開始までの手順について説明します。AIチャットボットのサービス開発では、データ分析のためにデータベースの利用が不可欠で、そのためにBigQueryの利用を開始しました。基本操作として、申し込みからBigQueryの一般公開データセットを使用してクエリを実行するまでのプロセスを紹介します。 今回の結果:BigQueryでGoogle検索のトレンドを知るまずは、今回経験した内

        • GPTs:Actionsを使った業務改善#05

          はじめにこんにちは、今回は、ChatGPTのActionsを設定する方法について説明します。Actionsで連携するAPIの仕様は、売上予算と実績の差異表を取得するものです。この連携により、売上レポーティングの効率化の検証をしてみました。やはり、APIの応答を自然言語処理を介してレポート化することで、レポーティングの一部を自動生成することが可能になると期待が持てました。今回は少し長い記事ですが、皆さんのGPTs開発にお役立てれば幸いです。 今回の完成形まずは、完成したGPT

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        AIチャットボット開発の新たな挑戦#01

          GPTモデル: Knowledgeの設定がモデルに与える影響#04

          GPTsのKnowledgeの設定が、GPTの回答結果に与える影響を理解することは、モデルの構造を理解する事につながる。今後のプロンプトエンジニアリングやAPIを用いたコーディングに役に立つと思い、今回調べたことをまとめています。ここでの内容は初心者の私の理解となり、基礎的なものですが、皆さんの参考になれば幸いです。 GPTモデルの基本構造と機能GPT(Generative Pretrained Transformer)は、大量のテキストデータを通じて言語のパターンを学習し

          GPTモデル: Knowledgeの設定がモデルに与える影響#04

          GPTsを用いたAIチャットボットの開発#03

          今回のブログでは、クライアントとチャットサーバーをGPTsを活用して構築する方法で実装していこうと思います。多くの方が既に知っているChatGPTと、GPTsの利用がもたらすメリットや特徴に焦点を当てた説明となります。ChatGPTとGPTsの違いを理解することは、チャットボット構築のための重要なステップだと思いますので、参考になるものがあれば幸いです。 ChatGPTとは - 概要とバリエーションChatGPTの基本概念 ChatGPTは、AI技術に基づいたチャットボッ

          GPTsを用いたAIチャットボットの開発#03

          AIチャットボットのアーキテクチャ設計と自然言語操作の実現#02

          はじめにAIチャットボットを作る上で、自然言語の処理方法は重要な機能となります。この機能品質がユーザー満足度に大きく影響を与えてしまいます。 今回は、チャットボットの基本アーキテクチャと、自然言語生成(NLG)について説明します。 AIチャットボットのアーキテクチャ概要AIチャットボットのアーキテクチャを、大きく分類すると主要なコンポーネントは以下の3つです。 フロントエンド: ユーザーがチャットボットと対話するためのフロントエンドです。モバイルアプリ、ウェブサイト、ソー

          AIチャットボットのアーキテクチャ設計と自然言語操作の実現#02

          アドベントカレンダー2023#最終日:チャットボット開発の24日間(GASコード公開)

          アドベントブログの概要 今日は最終日のため、振り返りです。 このアドベントカレンダーでは、実用的なチャットボットを開発することを目標としました。初期段階ではGoogle ChatとBigQueryの組み合わせを検討していましたが、その後、技術的な要件と利便性を考慮し、LINE、Dialogflow、GAS、スプレッドシートへの転換を決定しました。このプロセスは、無料ツールを用いることで導入のハードルを下げることの重要性を再確認させてくれました。 完成したサービスのシーケン

          アドベントカレンダー2023#最終日:チャットボット開発の24日間(GASコード公開)

          アドベントカレンダー2023#23:LINEのMessaging APIの活用とGASでの実装

          LINE Messaging APIの概要 今日は、LINE Botを利用する際に使用した、Messaging APIの「プッシュ」、「マルチ」、「ブロードキャスト」の3種類のメッセージ送信方法に焦点を当て、それぞれの特徴とGASのソースコードを紹介します。 メッセージ送信方法の比較 LINE Messaging APIでは、以下のように異なるメッセージ送信方法があります。 プッシュ: 特定のユーザーにメッセージを送信。 マルチ: 複数のユーザーに同時にメッセージを

          アドベントカレンダー2023#23:LINEのMessaging APIの活用とGASでの実装

          アドベントカレンダー2023#22:LINE Botとの動作確認(疑似的な非同期処理:トリガー)

          LINE Botの結合完了 今日の成果は、LINE Botの設定がうまくいき、DialogflowやGASとの統合が実現したことです。初めてLINEから想定通りの処理が動作した瞬間は、非常にうれしいものでした。 主な作業は、タイムアウトの回避と疑似的な非同期処理の導入 作成する主処理には、チャート図の生成、OpenAI APIの実行があることから、同期処理ではタイムアウトが発生します。そのため、タイムアウトを回避するために、主処理を「処理の受付と実際の処理」に分離しまし

          アドベントカレンダー2023#22:LINE Botとの動作確認(疑似的な非同期処理:トリガー)

          アドベントカレンダー2023#21:LINE Chatを利用する(LINE Developersの登録とDialogflowの連携)

          SlackからLINEへの転換 最近の作業では、Slack APIの設定を進めていましたが、レスポンスが表示されないという問題に直面し解決ができませんでした。そのため、今回はクライアントをLINEに変更し、LINE botの設定に取り組みましたので、作業手順を記事にします。 LINEビジネスIDの開設 LINE botを設定するためには、まずLINEビジネスIDを開設する必要があります。LINEは無料枠があり、メールアドレスだけで登録ができます。手順は比較的簡単です。

          アドベントカレンダー2023#21:LINE Chatを利用する(LINE Developersの登録とDialogflowの連携)

          アドベントカレンダー2023#20:SlackのIncoming Webhookを利用する

          GASからSlackへのWebhook連携の検討 今日の作業では、Google Apps Script(GAS)からSlackへのメッセージ送信をWebhookを使用して行う方法を調査しました。複数のアプローチが存在しますが、私はSlackの「Incoming Webhook」アプリの活用を決めました。今日は、登録手順の備忘録となります。 「Incoming Webhook」アプリの選定理由 「Incoming Webhook」アプリを選んだ理由は、以下の二点です。

          アドベントカレンダー2023#20:SlackのIncoming Webhookを利用する

          アドベントカレンダー2023#19:DialogflowとGASの連携におけるタイムアウト問題への対応(DEADLINE_EXCEEDED)

          問題への対処検討 昨日のブログでは、DialogflowからGoogle Apps Script(GAS)へのリクエスト時に生じたタイムアウト問題を取り上げました。今日はその問題への対処法についてお話しします。 タイムアウト問題の再確認 DialogflowのWebhookはデフォルトで5秒のタイムアウトが設定されています。これを超えると「DEADLINE_EXCEEDED」というエラーが発生します。残念ながら、タイムアウト時間を延長することはできませんので、別のアプロ

          アドベントカレンダー2023#19:DialogflowとGASの連携におけるタイムアウト問題への対応(DEADLINE_EXCEEDED)

          アドベントカレンダー2023#18:DialogflowとGASの連携でのタイムアウト問題(DEADLINE_EXCEEDED)

          状況の概要 今日の主な作業は、DialogflowからGoogle Apps Script(GAS)のサービスを呼び出すことでした。データの更新日時を取得するWebhookは正常に終了しましたが、分析処理のWebhookはなぜがエラーが発生しました。同じWebAPIなのに不思議でしたが、意外な盲点がありました。 エラーの原因:タイムアウト DialogflowのWebhookには通常、5秒程度の標準タイムアウトが設定されています。この時間内にWebhookからの応答がな

          アドベントカレンダー2023#18:DialogflowとGASの連携でのタイムアウト問題(DEADLINE_EXCEEDED)

          アドベントカレンダー2023 #17 GASのソースコード整理と機能向上

          ソースコードの整理 今日は、Google Apps Script(GAS)のサービス関連のソースコードを整理しました。変更は2点で、1点目は、スプレッドシートに新たな設定シートを追加しました。これにより、設定値を外部で管理し、効率的な運用が可能になります。2点目は、OpenAI APIのセキュリティを強化するために、リクエスト時に特定の単語を隠語に置換する処理を加えました。 パラメータ管理のクラス作成 スプレッドシートに新たな設定シートを設けた理由は、エリア集計やサービ

          アドベントカレンダー2023 #17 GASのソースコード整理と機能向上

          アドベントカレンダー2023 #16 予期せぬ例外の解決

          はじめに 今日の記事では、Google Apps Script (GAS) で遭遇した予期せぬ例外の解決過程を共有します。.getBlob() メソッドで例外が発生する問題についてです。この問題は、環境や設定ではなく、実際にはグラフの形状に関連し発生することがあることがわかりました。 Google Apps Scriptによるチャート画像の保存処理 この関数は、Googleスプレッドシート内の特定のシートから最初のグラフを画像として保存し、その画像のURLを返します。以

          アドベントカレンダー2023 #16 予期せぬ例外の解決