【Dify】会話変数でチャットボットを進化させる！：LLMのメモリとの違いと活用法
Difyでチャットボットを開発する際に、より自然で高度な会話を実現するために欠かせないのが「会話変数」です。これは、チャットボットにいわば「記憶力」を与える機能であり、ユーザーとのやり取りの中で重要な情報を保存し、後から自由に呼び出すことを可能にします。
本記事では、Difyの会話変数について、LLMのメモリとの違いや具体的な活用方法、そして会話変数によって実現できる高度なチャットボットの例などを詳しく解説していきます。
会話変数とは？
Difyの会話変数は、チャットボットがユーザーと会話する際に使用する情報を一時的に保存しておくための機能です。ユーザーの名前、住所、過去の注文履歴など、様々な情報を保存することができます。
これらの情報は、後の会話で自由に呼び出すことができるため、よりパーソナライズされた、自然な会話体験を提供することが可能になります。
LLMのメモリとの違い
LLM（大規模言語モデル）にもメモリは存在しますが、それは会話の流れを理解するための短期的な記憶です。会話が終了すると、その情報は失われてしまいます。
一方、Difyの会話変数は、フロー全体を通して情報を保持することができます。つまり、過去の会話内容を記憶し、後の会話で活用することができるのです。
例えば、ユーザーが最初に名前を告げた場合、会話変数にその名前を保存しておけば、後の会話で名前を尋ね直す必要はありません。
会話変数なしではどうなる？
もし会話変数がなかった場合、チャットボットは過去の会話内容を覚えておくことができません。そのため、ユーザーの名前や好みなど、毎回同じ情報を尋ね直す必要があり、不自然で面倒な会話になってしまいます。
会話変数の具体的な活用方法
会話変数は、様々な用途で活用することができます。
ユーザー情報の記憶: ユーザーの名前、住所、年齢、過去の購入履歴など、ユーザーに関する情報を保存しておけば、よりパーソナライズされたサービスを提供できます。
会話状態の管理: 会話のフェーズ（情報収集、確認、実行など）を保存することで、チャットボットは適切な応答を返すことができます。
複数ターンにわたる会話: 複数の質問を順番に尋ね、回答をまとめて処理するような複雑な会話も、会話変数を使用することで実現できます。
Vtuberの会話フェーズ切り替え: 会話の内容に応じて、Vtuberの反応や口調を変えることができます。
動的な変数: LLMの変数割り当てと組み合わせることで、より柔軟な会話フローを構築できます。
会話変数で実現できる高度なチャットボットの例
医療チャットボット: 患者との会話から症状や既往歴などの情報を収集し、適切なアドバイスを提供するチャットボットを開発できます。
パーソナライズされた記憶アシスタント: ユーザーの予定やタスクを記憶し、リマインダーを送信するチャットボットを開発できます。
商品レコメンド: ユーザーの過去の購入履歴や好みに基づいて、商品を推薦するチャットボットを開発できます。
会話変数の使い方
Difyで会話変数を使用するには、以下の手順に従います。
事前に会話変数を準備: Difyのインターフェースで、必要な会話変数を定義します。データ型（文字列、数値など）も指定できます。
変数代入で値をセット: 「変数代入」ノードを使って、会話変数に値を保存します。ユーザーの入力やLLMの出力などを変数に代入できます。
会話変数の呼び出し: LLMの応答生成時に、${変数名} の形式で会話変数を呼び出すことができます。
まとめ
Difyの会話変数は、チャットボットに「記憶力」を与えることで、より自然で高度な会話体験を提供するための強力なツールです。
会話変数を活用することで、ユーザーとのエンゲージメントを高め、顧客満足度を向上させることができます。ぜひ、あなたのチャットボット開発に会話変数を取り入れてみてください。
まだ会話変数について秘密の活用術があるので、お楽しみに！