「Prompt Flow」を使ってChatGPTで社内ナレッジを回答するLINEチャットボットを作ってみた（サマリ版）

Azure Machine Learning内に追加された「Prompt Flow」を使って簡単なLINEチャットボットを作ってみました。

今回は外部掲示板に掲載している本取り組みについてを”サマリ形式”で紹介します。

（前の記事：まるで電動アシスト自転車！？開発者の強い味方「GitHub Copilot」とは）

Prompt Flowとは

Azure Machine Learningで搭載された新機能で、 GPTモデルにおいて大規模な自然言語処理モデルを効果的に制御するための手法やフレームワークです。

Prompt Flowの機能によって、独自の拡張知識を持ったChatGPTやAzure OpenAI ServiceのREST APIをオンライン上にデプロイすることができます。

LINEチャットボットについて

一般的にweb上で公開されているChatGPTのLINE版ではなく、 社内FAQに限定したLINEチャットボットを構築します。

新入社員への入社ガイダンスや経費申請方法などの社内ナレッジを読み込ませ、利用者に対して自動的に回答する機能を持たせます。

構成図

全体の流れ

1.LINEのチャットボットを作成

2.Azure Functionsを作成

3.LINEのチャットボットとAzure Functionsを接続

4.Azure Functions上のコードをユーザーがチャットボットに対して送信したメッセージをそのままオウム返しするように設定

5.Prompt Flowを作成

6.Azure Functions上でユーザーからのメッセージにオウム返ししていた部分をPrompt Flowに対して通信を行う形に変更

※具体的な手順はこちら（ChatGPTで社内ナレッジの回答をするLINEボットを作ってみた）

完成イメージ

想定通り社内に関連性のある質問にのみ回答しています。

まとめ

今回は「Prompt Flow」という新機能を用いてLINEチャットボットを作ってみた（サマリ版）をご紹介しました。

本取り組みの詳細はこちらからご確認ください。
（ChatGPTで社内ナレッジの回答をするLINEボットを作ってみた）

まだ検証段階のため実用化に当たっては細かなチューニングが必要になるかと思いますが、「Prompt Flow」の重要性がよくわかる取り組みでした。

2022年に生成AI元年と称されてからまだ1年ほどですが、技術の進歩の著しさを感じます。

このような技術が当たり前のようにアプリケーションに組み込まれて、利用者に届くまではそれほど時間を要さないことでしょう。

次回はGitHub版のChatGPTと称される「GitHub Copilot X（Chat）」について紹介します。
（GitHubのChatGPTでコーディング！？「GitHub Copilot X（Chat）」とは）