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NVIDIA NIM バーチャルヘルプディスク仕様書

Kawamura Akihiro


1. システム概要

NVIDIA NIMエージェントは、LangGraphフレームワークとNVIDIA NIM、NVIDIA NeMo Retrieverなどの高度なAI技術を利用し、顧客からの複雑な問い合わせに対し、人間に近い応答を生成するバーチャルアシスタントを提供するシステムです。本システムは、構造化および非構造化データを効果的に処理し、顧客満足度を向上させることを目指しています。

2. システム機能

2.1 主機能

  • 会話型バーチャルアシスタント
    ユーザーインターフェースを通じてエージェントと対話し、複数ターンでの会話履歴を保持します。

  • 問い合わせ解決のプランニングと実行
    LangGraphエージェントが、Llama 3.1 70B Instruct NIMのツール呼び出し機能を用い、複雑な問い合わせに対して適切な情報を取得・応答生成を行います。

  • 短期記憶・長期記憶の管理
    繰り返し発生する質問や重要な過去の対話情報を活用し、より人間らしいインタラクションを提供します。

  • 会話要約と履歴保存
    会話の要約を生成し、会話履歴を構造化データベースに保存することで、後から検索・参照可能とします。

  • センチメント分析
    顧客の満足度を分析し、エージェントのパフォーマンスを評価するためのインサイトを管理者に提供します。

2.2 補助機能

  • 構造化および非構造化データの効率的な検索
    構造化データ（例：顧客プロファイル、注文履歴）および非構造化データ（例：製品マニュアル、FAQ）を取り込み、必要な情報を素早く検索・取得します。

  • データフライホイール
    顧客フィードバックを基にモデルの精度と効率を改善し、継続的な学習を行います。

3. アーキテクチャ

3.1 システム構成

  • LangGraphフレームワーク：AIエージェントを制御し、問い合わせのプランニング・解決を行います。

  • NVIDIA NIMマイクロサービス：Llama 3.1などのLLMを活用し、必要な情報を取得し、応答生成に使用します。

  • データストレージ

    • 構造化データ：Postgresデータベースを使用し、PandasAIを通じて問い合わせ処理を行います。

    • 非構造化データ：NeMo Retrieverでチャンキング・埋め込み処理を行い、Milvusに保存します。

3.2 コンポーネント

  • 構造化データレトリバー：ユーザーのクエリに基づきPostgresデータベースから関連データを取得します。

  • 非構造化データレトリバー：製品マニュアルやFAQなどの非構造化データを処理し、迅速な検索を可能にします。

  • センチメント分析エージェント：顧客の会話における感情を分析し、顧客満足度を評価します。

4. 主な使用技術とツール

  • NVIDIA NIM推論マイクロサービス

    • エンベッドQA、Rerank Mistral 4B、Llama 3.1 70B Instructなどの推論モデル

  • データベースとストレージ

    • Postgres：構造化データの保存・検索

    • Milvus：非構造化データの検索

  • 運用管理ツール

    • Helmチャートによるデプロイ管理

5. 運用および管理機能

  • 会話履歴管理：すべての会話データを保存し、将来のクエリに使用します。

  • サマリー生成：各セッション終了時に要約を生成し、次回の問い合わせ対応に利用します。

  • 管理者向けインサイト：顧客満足度の傾向をレポート化し、エージェントのパフォーマンスを改善します。

6. ハードウェアおよびソフトウェア要件

6.1 ハードウェア

  • 推奨GPU：NVIDIA H100またはA100

  • メモリ要件：32GB以上

6.2 ソフトウェア

  • OS：Ubuntu 22.04

  • 依存ソフトウェア

    • NVIDIA NIM推論マイクロサービス、Milvus、Postgres、Helm

7. サンプルユーザーシナリオ

  1. 注文キャンセルの問い合わせ
    例：ユーザーが「GeForce RTX 4060 Tiの注文がキャンセルされた理由は？」と質問。

    • エージェントの応答：構造化データから顧客の注文履歴を検索し、キャンセル理由を取得し、応答を生成します。

  2. 返品状況の確認
    例：「GeForce RTX 4070 SUPERの返品状況は？」と質問。

    • エージェントの応答：構造化データから返品状況を取得し、返答します。

  3. 到着時期の問い合わせ
    例：「GeForce Abstraction Teeはいつ届きますか？」という質問。

    • エージェントの応答：発送情報を参照し、到着予定日を提供します。

8. セキュリティとデータ保護

  • データ保護

    • 顧客データの保存には暗号化を行い、不正アクセスから保護します。

  • アクセス制御

    • 管理者と一般ユーザーでアクセス権を分け、管理者のみが履歴データやセンチメント分析結果にアクセス可能とします。

9. 継続的な改善

  • フィードバックループ

    • 各応答に対する顧客のフィードバックを収集し、エージェントの応答精度を向上させます。

10. 補足

  • 資料参照

    • サンプルデータセット（Data.zip）には、顧客プロファイル、注文履歴（構造化データ）および製品マニュアル、FAQ（非構造化データ）が含まれ、テストに使用可能です。

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