【ITニュース解説】Chatbase + Rag: Quickly build your knowledge base question-answering robot

ChatbaseとRAGを組み合わせることで、ウェブサイトの情報を基にした自動応答ロボットを素早く構築できる。これは、ウェブサイトの記事群を一つの大きな知識ベースとして扱い、そこに大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる高性能なAIを接続し、さらにRAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術を利用して、提供されたコンテンツに基づいて質問に答えるボットを動かす仕組みだ。

この技術は、まるでウェブサイト専用のAI顧客サービスを生成するようなものと考えると分かりやすい。一般的なFAQ（よくある質問）のインテリジェントな対応、ウェブサイトに埋め込むアシスタント機能、あるいは企業内での知識ベース検索など、さまざまな用途で活用できる。ChatbaseとRAGを導入することで、ユーザーは膨大なウェブサイトのデータを自分で探し回る手間を省き、より的確な回答を瞬時に得られるようになるため、ユーザー体験が大きく向上する。

RAGとは、「検索拡張生成」という意味を持つ技術だ。大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストデータで学習しており、一般的な質問には非常に上手に答える。しかし、特定のウェブサイトの最新情報や専門的な内容となると、学習データに含まれていないか、情報が古いために正確な回答が難しい場合がある。そこでRAGが活躍する。RAGは、ユーザーから質問が来たときに、まずウェブサイトの知識ベースの中から質問に関連する情報を「検索（Retrieval）」する。つまり、質問内容に最も合致する記事や段落を特定し、取り出してくる。次に、その検索で得られた関連情報とユーザーの質問を合わせて、大規模言語モデルに「生成（Generation）」を指示する。これにより、LLMは自身の持つ一般的な知識だけでなく、参照すべきウェブサイトの特定情報に基づいて、より正確で文脈に沿った回答を生成できるようになる。この技術によって、AIは特定の情報源に限定した、信頼性の高い回答を提供できるようになるのだ。

ChatbaseでQ&Aボットを作成する最初のステップは、Chatbaseの公式サイトにアクセスし、アカウントを登録してログインすることだ。ログイン後、「Build your agent」というボタンをクリックし、新しいAIアシスタント、つまり「エージェント」の作成を開始する。エージェント作成時には、情報源のタイプを選択する必要がある。選択肢は主に「Website（ウェブサイト）」「Files（ファイル）」「Text（テキスト）」だ。もしウェブサイト全体を知識ベースとしたい場合は「Website」を選択し、ボットに情報を学ばせたいウェブサイトのURLを入力する。URLを入力したら「Fetch links」をクリックすると、Chatbaseがそのウェブサイト内のリンクを巡回し、記事やリソースを自動的に収集して知識ベースの材料とする。ファイルやテキストを情報源としたい場合は、それぞれ「Files」や「Text」を選び、該当するファイルをアップロードするか、テキストを直接入力すればよい。ウェブサイトからの情報収集が完了したら、右側の「Create agent」ボタンを押して、Chatbaseエージェントが生成される。

エージェントが作成されると、その管理インターフェースが表示される。ここでは、作成したAIアシスタントの詳細な設定や管理ができる。まず、使用するAIモデルのタイプを選ぶことができる。例えば「GPT-4o Mini」のようなモデルや、特に開発技術においては「Claude 3 Haiku」が推奨されている。これらのモデルはそれぞれ異なる特性を持つため、用途に合わせて最適なものを選ぶことが重要だ。また、左側のメニューにある「Activity」の下の「Chat logs」では、作成したChatbaseエージェントとの実際の会話履歴をすべて確認できる。ここには、エージェントとのやり取りが逐一記録されるため、応答の品質を確認したり、改善点を見つけたりするのに役立つ。

作成したChatbaseエージェントを実際にウェブサイトで利用可能にするには、「Deploy（デプロイ）」という操作が必要だ。左側の「Deploy」をクリックすると、ウェブサイトに埋め込むための「Chat widget（チャットウィジェット）」が表示される。このチャットウィジェットは、ウェブサイトに簡単なコードを追加するだけで、iframe形式で組み込むことができる。デプロイを進めるには「Setup」をクリックする。チャットウィジェットの設定インターフェースでは、Chatbaseエージェントの表示名や、ユーザーが最初にチャットを開いたときに表示されるウェルカムメッセージなどを自由に設定できる。さらに「Style」タブでは、エージェントのアイコンやアバター画像を設定し、ウェブサイトのデザインに合わせて見た目をカスタマイズできる。最終的に、ウェブサイトにチャットウィジェットを埋め込むには、「Embed」タブで表示される埋め込みコードをコピーし、自分のウェブサイトのHTMLコードに貼り付ける。このコードを適切な場所に挿入することで、ウェブサイト訪問者が利用できるAIチャットボットが完成する。

もし自分のウェブサイトがWordPressで構築されている場合、Chatbaseエージェントの埋め込みはWordPressの管理画面から行うことができる。具体的には、WordPressの管理エリアにログインし、「外観」メニューの中から「テーマエディター」を選択する。テーマエディターでは、ウェブサイトの見た目を構成する様々なテーマファイルを直接編集できる。ここで「footer.php」または「header.php」というファイルを探す。これらのファイルは、ウェブサイトの各ページに共通で含まれる部分だ。ウィジェットのスクリプトコードをウェブサイトに読み込ませる位置には注意が必要だ。もしスクリプトをできるだけ早く読み込みたい場合は、</head>タグの直前にコードを配置するとよい。一方、ページのコンテンツがすべて読み込まれた後にスクリプトを読み込みたい場合、つまりページの表示速度に影響を与えずに読み込みたい場合は、</body>タグの直前にコードを配置するのが一般的だ。WordPressのテーマファイルを編集する際は、バックアップを取るなど、慎重に作業を進めることが推奨される。

このようにして、ChatbaseとRAGの技術を用いることで、プログラミングの専門知識が少なくても、手軽に高性能なAIチャットボットを構築し、ウェブサイトのユーザーサポートや情報提供を大きく効率化できる。