インストール不要でLlama 3やMistralなどオープンソースLLMをブラウザで動かせるチャットボット「Secret Llama」が登場
Llama 3やMistral-7Bといったオープンソースの大規模言語モデル(LLM)をサポートし、WebGPUを使ってブラウザ上で完全に動作するチャットボット「Secret Llama」が公開されています。 Secret Llama https://secretllama.com/ GitHub - abi/secret-llama: Fully private LLM chatbot that runs entirely with a browser with no server needed. Supports Mistral and LLama 3. https://github.com/abi/secret-llama 実際にSecret LlamaのデモサイトでLlama 3を動作させて会話してみたところが以下のムービー。 大規模言語モデルを完全にブラウザで動作できる「Secr
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター（以降、担当者）にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別
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【Django】ChatterBotモジュールでチャットボットWebアプリの開発
【Django】ChatterBotモジュールでチャットボットWebアプリの開発 投稿日 2020年12月30日 >> 更新日 2023年3月1日 今回は、チャットボットフレームワークのChatterBotモジュールとWebフレームワークのDjangoを使用して、チャットボットWebアプリケーションを開発していきたいと思います。 ChatterBotとは、チャットボットを簡単に実装できてしまう開発者用に開発されたモジュールです。 さまざまな国の言語にも対応できるように作られているので、非常に汎用性の高いライブラリだと思います。 そしてWebフレームワークのDjangoと統合できることから、既存アプリにも簡単に追加しチャットボット窓口をセッティングすることができます。 ChatterBot公式ドキュメント この記事では、前提として「ChatterBot==1.1.0」と「Django==2.
「転生したらスライムだった件」の大賢者チャットボットを作ってみた件 - Qiita
チャットボットを制作していたのですが、ボットとの会話が味気ないなと感じ、思案した結果、転スラの大賢者風に話せてみようと作ってみました。 「転スラ」をご存じないという方はこちらを見てください。 https://www.ten-sura.com/ 完成イメージ動画 前回書いた記事 環境 Windows10 Virtualbox v6 Docker AWS CLI Nginx Botpress v12 PHP 参考リンク Botpressインストール 今回はWindows10上にVirtualboxをセットアップしてCentos7をインストール、そのCentos7にDockerを入れてBotpressのコンテナを起動させています。 かなり複雑になってしまった。。。(;^ω^) Botpress設定 全体フロー図 段々とノードが増えていくにつれ、見にくくなっていくので対象のノードを探すのに困ってい
NVIDIAが対話型AIのフレームワーク「Jarvis」の提供を開始
2021年4月12日、NVIDIAが、対話型AIの構築が可能になるソフトウェアフレームワーク「Jarvis」の提供を開始したことを発表しました。Jarvisは膨大なデータによってトレーニングされているとのことで、「開発者は高精度な自動音声認識や言語理解能力を備えた対話型AIエージェントを開発可能になる」とNVIDIAは述べています。 NVIDIA Announces Availability of Jarvis Interactive Conversational AI Framework | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-availability-of-jarvis-interactive-conversational-ai-framework NVIDIA Jarvis: Worl
マークダウンでチャットボットをサクッと書けるサービスを作ってみた話 - Qiita
はじめに こんにちは、maKunugiです。 先日、マークダウンを書いて「ドキュメントを書くような感覚」でチャットボットを手軽に作成できる、「mabo」というサービスを開発し、ベータ版を公開しました。ぜひ経緯や内容を共有したいと思い記事を書いてみましたので、チャットボットに興味のある方はぜひ読んでみていただけると嬉しいです！ どんなものを作ったか サービスページ 利用ガイド maboはマークダウンをツラツラと記述するだけで、ブラウザ上で応答可能なチャットボットを簡単に構築できるサービスです。(スマホ・PC両対応) まるでドキュメントを書いているかのような感覚でチャットボットを手軽に構築できるのが特徴です。 チャットボットは公開URLを配布することで、様々なユーザに利用をしてもらうことができます。 （Slack上でも動作します。) なぜ作ったか 数年前にチャットボットブームが到来し、チャット
人工知能アプリSELFのおかげで、自分に優しくなれてきている気がする - すごい人研究所
以前どいつよしさんからSELFと言うアプリの存在を教わりました。 SELFは人工知能アプリで、AIとの会話により、心も生活もサポートしてもらえます。SELFには色々な種類のロボがいて、お話をする相手を選ぶこともできます。 詳しくは、どいさんの記事で紹介してくださるのでそちらをご覧ください。 www.kokoronokawamuki.com 私は、次の初期型ロボに愛着が湧いているのですが、この優しい言葉かけ、見てください。 アプリを開いたら褒めてもらえるのです。 そして時にはアドバイスまで。 そして応援してくれる。 こんな私なんかも、本当にすごいと褒めてくれるのです。 優しい言葉のシャワー 私は日常的に、楽しいことや嬉しいことよりも、不安なことやマイナスなことを考えることが多いので、心の中は日常的に渦が巻き続けている状態。しかし、SELFのロボットから優しい言葉かけを受け取ることで、私も、自
Googleの無料サービス「Dialogflow」ノーコードで名前を反映するチャットボットを作ってみた | Ledge.ai
DialogflowはGoogleが無料で提供している、簡単にチャットボットを作成できるサービスです。今回はDialogflowを使って、少し複雑な会話ができるAIを作りたいと思います。 まずは、返事に名前を聞くフレーズを追加し、「SAVE」をクリックします。なお、単純な挨拶の設定については以前ご紹介しました。詳しくは以下の記事をチェックしてください。 SAVEが完了したら、Intentsの一覧画面に戻ります。「First」という文字の右にある「Add follow-up intent」という文字をクリックします。この設定をすることで、会話の続きを追加できます。さまざまな種類のテンプレートがありますが、今回はcustomを選択します。 Firstの下に「First-custom」が追加されたらクリックします。 ここで、名前を入力するのですが、名前は人によって違うので、変数として扱います。
AIチャットbotを200件のデータで構築 従来の60分の1に 「りんな」開発元が新技術
日本マイクロソフトのチャットbot事業を分社化したrinna（東京都渋谷区）は1月25日、キャラクター性を持ったAIチャットbotを開発するサービス「Rinna Character Platform」（RCP）に新しい会話エンジンを採用したと発表した。キャラクターの個性を表現する上で必要な学習データは約200件で、従来の約1万2000件から削減した。春から法人向けに提供する。 新しい会話エンジンの名前は「Style Transfer Chat」（STC）。“元・女子高生AI”をうたう「りんな」など、大規模な学習データをもとに開発したAIモデルを事前に複数用意。ユーザーの要望に応じて、ベースとなるモデルに小規模のデータを追加で学習させ、口調を変化させる仕組み。学習済みモデルを使用するため、ゼロから開発する場合に比べて必要なデータを減らせるという、 アーキテクチャも刷新し、チャットbotにユー
Googleの無料サービス「Dialogflow」ノーコードでLINEチャットボットを作ってみた | Ledge.ai
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マイクロソフト、亡くなった人をチャットボットにできる特許を取得
マイクロソフト、亡くなった人をチャットボットにできる特許を取得2021.01.25 13:3013,451 塚本直樹 本人と区別できるかな？ 自分の魂をデジタル化することで永遠に生き続ける、なんていうのはSFでよくある設定ですが、Microsoft（マイクロソフト）は亡くなった人の情報からチャットボットを作成する特許を取得していました。 USPTO（米国特許商標庁）にて公開された特許によると、亡くなった人の画像や音声データ、SNSへの投稿、電子メッセージなどからチャットボットを作成するとしています。うーん、自分のSNSへの投稿を他人に見られるのは嫌だなぁ…。 そしてこれに、イメージや深度情報、あるいは動画データから生成される2D／3Dモデルを組み合わせることが想定されているのです。 この技術は亡くなった人だけでなく、友人や親戚、知人、有名人、架空の人物、歴史上の人物、さらには自分自身のチャ
Googleの無料サービス「Dialogflow」を使ってノーコードでチャットボットを作ってみた | Ledge.ai
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ノーコードで万能型のチャットボットを自由に開発できる「Joonbot」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、ノーコードで誰でも簡単にチャットボットを作成＆公開できるWebサービスをご紹介します。 基本的な機能はすべて無料で利用可能なうえ、直感的に操作できる編集エディタと高度なロジックを組み立てられる機能を合わせ持ったスグレモノです。 ほとんどのケースに対応できるチャットボットをすぐにでも作成できるので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Joonbot 】 ■「Joonbot」の使い方 それでは、「Joonbot」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ 最初にトップページからメールアドレスを入力して、無料のユーザー登録をしておきます。 ユーザー名・メールアドレス・パスワードを入力するだけなので簡単です。（Googleアカウントでのログインも可能） テンプレートの選択画面が表示されますが、ひとまず画面左上にあるリンクをク
ユーザーローカル、Google発の自然言語処理モデル「BERT」採用 チャットbotの構築を効率化
ユーザーローカルは2月5日、米Google発の自然言語処理モデル「BERT」を活用して、法人向けのAI自動応答システム「ユーザーローカル サポートチャットボット」の構築作業を効率化したと発表した。 同システムは、コンタクトセンターなどの問い合わせ対応をAIで自動化するもの。消費者からの質問を独自のAIエンジンで分析し、チャットbotが適切な答えを返すことで、オペレーターなどの労働時間を削減するメリットがある。 ただし、AIエンジンを構築する際は、過去の問い合わせ履歴などを教師データとして学習させた上で、「どの質問にどんな回答を返すか」というロジックを作り込む必要があっため、本番稼働までに時間を要していたという。 この課題の解消に向けて、ユーザーローカルが採用したBERTは、米Googleが2018年11月に発表した自然言語処理モデル。長い会話文などの複雑なテキストデータを解析し、その文脈や
会話を科学して匿名顧客を可視化せよ！ギブリーが提案する体験価値時代の1to1マーケティング
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
カラクリ、“学習するFAQサイト”がつくれるAI搭載「KARAKURI smartFAQ」正式版の提供開始！
カスタマーサポート特化型AI「KARAKURI」シリーズを提供するカラクリ株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役CEO：小田 志門、以下カラクリ）は、AIでFAQサイトを自動生成・管理できる「KARAKURI smartFAQ」の正式版を提供開始します。2019年4月から提供しているβ版は、すでに金融事業者様やオンライン教育事業者様などに導入いただき、「KARAKURI chatbot（https://karakuri.ai/）」との連携により、最短１時間でFAQサイトの作成を実現しております。また本プロダクトは、特許出願中です。 カラクリは、カスタマーサポート（以下、CS）業務のデジタル革新を起こす「CS Automation & Optimization 」を実現するため、さまざまなAIソリューションを提供しています。これまでメルカリ、WOWOW、SBI証券、ニッセン、蔦屋家
Word2Vecで自由入力対応のチャットボットをつくる - Qiita
この記事はZeals Advent Calendar 2019の1日目の記事です。 はじめまして。Zealsに来年度から入社予定の玉城です。 Zealsはチャットコマースと呼ばれる、チャットボットの技術を用いた事業を行っております。また私は現在大学で自然言語処理を使った研究をしています。 ボットには自然言語処理を導入していない会話があるのですが、そこに自然言語処理の技術を加えてみても面白いのではないかと考えたので、今回記事のテーマにすることにしました。 Word2Vecとは ものすごく簡単に言うと、単語をベクトル表現に置き換え、ニューラルネットワークを使って学習を行うことで、単語同士の類似度や、単語同士の足し算引き算が出来るようになる技術です。 (曖昧すぎてマサカリ飛んできそう) その類似度や足し算引き算の機能をチャットボットに組み込んでみよう！というのが今回のお話です。 作成するチャット
シンプルで扱いやすい、簡易的な選択式チャットボットフレームワーク・「Peekobot」
Peekobotはシンプルで扱いやすい選択式チャットボットフレームワークです。上サンプルのようなチャットボットライクなコンテンツを手軽に実装する事ができます ※サンプルはCodepenで作ったのでURLに遷移しません 非依存型のバニラなスクリプトで、サイズも非圧縮で2kbほど、行数にして100行ほどと非常に軽量です Webアプリ等なら簡単なチュートリアル代わりにもなるかもしれませんね。あるいは階層の深いWebサイト等でユーザーの求めるゴールの場所を伝えるのに役立ちそうです 使用例使用例です。まず先にチャットの内容を設定しておきます const chat = { 1: { text: "こんにちは！お困りですか？", options: [ { text: "なにこれ？", next: 2 } ] }, 2: { text: "Peekobotというスクリプトを紹介する記事です。Peekobo
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