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【プログラミング部門Kindle1位】『Teamsチャットボットで社内問い合わせを自動化』出版記念イベントを開催
[24/01/23]
提供元：PRTIMES
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RAGを使って社内問い合わせを自動化する方法を徹底解説
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/61053/31/61053-31-000e42ec154397b8d8a4a916775c7011-1600x900.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【発売のお知らせ】
この度、piponは「Teamsチャットボットで社内問い合わせを自動化：RAGを活用したボット開発を徹底解説」という書籍の出版を発表します。この本は、社内問い合わせを自動化するためのTeamsチャットボット開発における知識と技術を提供します。生成AIの導入により、業務の効率化が可能になります。
こちらの本はプログラミング部門にてKindleで
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/61053/31/61053-31-0f56a530903c9c18fc323e57590cbbd4-960x540.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
プログラミング部門Kindle1位を獲得
【イベント開催のお知らせ】
出版を記念し、2024年2月13日（火）19:00から出版記念イベントを開催いたします。このイベントでは、本の著者が書籍の詳細な内容と、実際のボット開発のデモンストレーションを行います。参加者は、生成AIを活用した社内問い合わせの自動化に関する知見が得られます。
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＜出版記念イベントのご案内＞
【初心者歓迎】Code Interpreterを効率よく使えるPythonの教科書解説(#LLMTokyo)
- 日時：2月13日（火）19:00〜21:00
- 形式：オフライン
- 対象：ChatGPTを利用した効率化を検討している方
- 社内DX担当や社内サポートを担当している方
- AI（生成AIを含む）を使い業務改善を検討されている方
- 社内システムやアプリ開発者の方
- 参加費用：4000円
申し込み：https://chatgptllm.connpass.com/event/306565/
詳細はseiyakitazume@pi-pon.comにお問い合わせください。
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【本の内容と目次】 本書は、以下のような内容で構成されています。
第1章：ChatGPTとは
はじめに
1.1ChatGPTとは？その仕組みと特徴
1.2ChatGPTの特徴
1.3ChatGPTにも使われている"生成AI"とは
2.「ChatGPT」の基本的な使い方
2.1ChatGPTの利用登録方法
PC版
スマホ版
2.2ChatGPTの使い方
基本画面
上級者向けの機能
2.3さらに使いこなしたい人へ。有料版「ChatGPT Plus」で可能なこと
ChatGPT Plusとは？
3.実際に使ってみよう：ChatGPTの使用例と実体験
3.1業務効率化
3.2コンテンツ制作
3.3コンサルティング
3.4教育
4.ChatGPTを使う際の注意点
4.1誤った回答（ハルシネーション）のリスク
4.2著作権違反のリスク
4.3情報漏洩
4.4禁止事項について
5.まとめ：ChatGPTの可能性と今後の展望第2章ChatGPTの問題点：ハルシネーション
はじめに
2.1ハルシネーションとは？
2.2ハルシネーションの問題点
2.3ハルシネーションの原因
１.学習データが古い／誤っているケース
２.文脈に合わせて事実を曲解するケース
３.誤った推測をしてしまうケース
2.4ChatGPTで起こるハルシネーションを防ぐには？
１.情報の鮮度が求められるトピックについては、最新の情報をユーザー側が用意する
２.プロンプト（指示）に入力するデータを整理する
３.前提や目的を明確にする
４.人の目によるチェック・修正を行う
2.5まとめ：ハルシネーションのリスクを把握し、適切な効率化を第3章：チャットボットの基礎知識
3.1チャットボット開発が失敗する理由
3.1.1チャットボットとは
3.1.2チャットボットが失敗する原因
1) ユーザーとのやり取りの能力が低い(回答精度が低い)
2) イレギュラーな質問に対する対策がない
3) チャットボットの守備範囲が広すぎる
3.2チャットボットの導入を成功に導くためのポイント
1) チャットボットの導入を目的としないこと
2) 導入前に調査をしっかり行うこと
3) チャットボットの仕様(要件)を明確にすること
3.3チャットボットの回答精度を上げる方法
3.3.1回答精度向上のための具体的な方法
1) 会話ログの取得
2) 社内用語の辞書を設定
3.3.2運用改善の実践
1) チャットボットの対応範囲を徐々に広げる
2) 有人チャットの併用
おわりに第4章ChatGPT以前の自然言語解析
4.1ChatGPT以前の自然言語処理の技術
1) ベクトル化の手法ーBag of wordsー
2)ベクトル化の手法ー TF-IDF ー
4.2以前の自然言語処理の問題点
4.3意味を解釈できるベクトル化の手法 ーWord2Vec、BERT、Adaー第5章 Azure Bot Service
5.1 Azure AI Bot Service の概要
5.2 Azure AI Bot Service の特徴
5.2.1 ローコードでの開発
5.2.2 様々な言語に対応
5.2.3 複数のチャンネルへの展開
5.3 開発オプション
5.3.1 Power Virtual Agents
5.3.2 Bot Framework Composer
5.3.3 Bot Framework SDK
a. 用語
b. 仕組み
5.4 価格
5.5 活用事例
Azure AI サービス と Microsoft Bot Framework を利用したVodafone の顧客サポート用ボット「TOBi」
5.6 参考第6章 Teamsチャットボットの構成
6.1 システム概要
6.2 アーキテクチャ図第7章 開発環境
7.1 環境
7.2 プログラミング言語第8章 Azure環境構築
8.1 リソースグループ
8.2 Bot Service
8.3 Web Apps(Teams Bot)
8.4 Web Apps(FastAPI)
8.5 Cognitive Search
8.6 Azure OpenAI
8.7 Cosmos DB第9章 社内文書の挿入
9.1 社内文書の準備
9.1.1 Integrationの作成
9.1.2 データベースの作成
9.2 社内文書の取得
9.3 社内文書の挿入第10章：社内文書検索APIの構築
10.1 文書検索の仕組み
10.1.1 文書のベクトル表現:
10.1.2 ベクターストアの構築
10.1.3 クエリのベクトル表現
10.1.4 類似性の計算
10.1.5 結果の提供
10.1.6 フィードバックと改善
10.1.7 まとめ
10.2 FastAPIの準備
10.3 LagchainでAzureCognitiveSearchに接続して、社内文書検索システムの実装
10.3.1 実装すること
10.3.2 ライブラリのインストール
10.3.3 環境変数の設定
10.3.4 Azure Cognitive Searchを扱うための関数
10.3.5 API化
10.4. ユーザーの質問から社内文書を検索してChatGPTで回答を生成する
10.4.1 実装すること
10.4.2 環境変数を設定
10.4.3 回答生成
10.4.4 コードの解説
10.4.5 API化第11章 チャットボット
11.1 チャットボット概要
11.2 サンプルチャットボットの動作確認
11.3 Teamsチャットボットの動作確認
11.4.1 フォルダ構成
11.4.2 コード解説第12章 デプロイ
12.1 FastAPIのデプロイ方法
12.2 チャットボットのデプロイ方法
12.3 チャットボットをTeamsで利用する方法
12.4 注意点
第13章：データ保護とプライバシー
13.1 社内文書をChatGPTに入力しても安全か？
13.1.1 OpenAIの利用規約（2023年9月時点）
13.1.2 AzureOpenAIの利用規約（2023年9月時点）終わりに
本書は、チャットボット開発に興味を持つ方々や、業務効率化を目指す企業にとって、必読の内容を提供します。本の詳細とイベントへの参加情報は、上記にてご確認いただけます。新たな技術の波に乗り、業務の未来を切り開く第一歩を、ぜひ本書と共に踏み出してください。
■本件リリース元
株式会社pipon
TEL： 070-8361-9405
E-mail：seiyakitazume@pi-pon.com
HP：https://pipon.co.jp/
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/61053/31/61053-31-000e42ec154397b8d8a4a916775c7011-1600x900.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【発売のお知らせ】
この度、piponは「Teamsチャットボットで社内問い合わせを自動化：RAGを活用したボット開発を徹底解説」という書籍の出版を発表します。この本は、社内問い合わせを自動化するためのTeamsチャットボット開発における知識と技術を提供します。生成AIの導入により、業務の効率化が可能になります。
こちらの本はプログラミング部門にてKindleで
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/61053/31/61053-31-0f56a530903c9c18fc323e57590cbbd4-960x540.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
プログラミング部門Kindle1位を獲得
【イベント開催のお知らせ】
出版を記念し、2024年2月13日（火）19:00から出版記念イベントを開催いたします。このイベントでは、本の著者が書籍の詳細な内容と、実際のボット開発のデモンストレーションを行います。参加者は、生成AIを活用した社内問い合わせの自動化に関する知見が得られます。
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＜出版記念イベントのご案内＞
【初心者歓迎】Code Interpreterを効率よく使えるPythonの教科書解説(#LLMTokyo)
- 日時：2月13日（火）19:00〜21:00
- 形式：オフライン
- 対象：ChatGPTを利用した効率化を検討している方
- 社内DX担当や社内サポートを担当している方
- AI（生成AIを含む）を使い業務改善を検討されている方
- 社内システムやアプリ開発者の方
- 参加費用：4000円
申し込み：https://chatgptllm.connpass.com/event/306565/
詳細はseiyakitazume@pi-pon.comにお問い合わせください。
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【本の内容と目次】 本書は、以下のような内容で構成されています。
第1章：ChatGPTとは
はじめに
1.1ChatGPTとは？その仕組みと特徴
1.2ChatGPTの特徴
1.3ChatGPTにも使われている"生成AI"とは
2.「ChatGPT」の基本的な使い方
2.1ChatGPTの利用登録方法
PC版
スマホ版
2.2ChatGPTの使い方
基本画面
上級者向けの機能
2.3さらに使いこなしたい人へ。有料版「ChatGPT Plus」で可能なこと
ChatGPT Plusとは？
3.実際に使ってみよう：ChatGPTの使用例と実体験
3.1業務効率化
3.2コンテンツ制作
3.3コンサルティング
3.4教育
4.ChatGPTを使う際の注意点
4.1誤った回答（ハルシネーション）のリスク
4.2著作権違反のリスク
4.3情報漏洩
4.4禁止事項について
5.まとめ：ChatGPTの可能性と今後の展望第2章ChatGPTの問題点：ハルシネーション
はじめに
2.1ハルシネーションとは？
2.2ハルシネーションの問題点
2.3ハルシネーションの原因
１.学習データが古い／誤っているケース
２.文脈に合わせて事実を曲解するケース
３.誤った推測をしてしまうケース
2.4ChatGPTで起こるハルシネーションを防ぐには？
１.情報の鮮度が求められるトピックについては、最新の情報をユーザー側が用意する
２.プロンプト（指示）に入力するデータを整理する
３.前提や目的を明確にする
４.人の目によるチェック・修正を行う
2.5まとめ：ハルシネーションのリスクを把握し、適切な効率化を第3章：チャットボットの基礎知識
3.1チャットボット開発が失敗する理由
3.1.1チャットボットとは
3.1.2チャットボットが失敗する原因
1) ユーザーとのやり取りの能力が低い(回答精度が低い)
2) イレギュラーな質問に対する対策がない
3) チャットボットの守備範囲が広すぎる
3.2チャットボットの導入を成功に導くためのポイント
1) チャットボットの導入を目的としないこと
2) 導入前に調査をしっかり行うこと
3) チャットボットの仕様(要件)を明確にすること
3.3チャットボットの回答精度を上げる方法
3.3.1回答精度向上のための具体的な方法
1) 会話ログの取得
2) 社内用語の辞書を設定
3.3.2運用改善の実践
1) チャットボットの対応範囲を徐々に広げる
2) 有人チャットの併用
おわりに第4章ChatGPT以前の自然言語解析
4.1ChatGPT以前の自然言語処理の技術
1) ベクトル化の手法ーBag of wordsー
2)ベクトル化の手法ー TF-IDF ー
4.2以前の自然言語処理の問題点
4.3意味を解釈できるベクトル化の手法 ーWord2Vec、BERT、Adaー第5章 Azure Bot Service
5.1 Azure AI Bot Service の概要
5.2 Azure AI Bot Service の特徴
5.2.1 ローコードでの開発
5.2.2 様々な言語に対応
5.2.3 複数のチャンネルへの展開
5.3 開発オプション
5.3.1 Power Virtual Agents
5.3.2 Bot Framework Composer
5.3.3 Bot Framework SDK
a. 用語
b. 仕組み
5.4 価格
5.5 活用事例
Azure AI サービス と Microsoft Bot Framework を利用したVodafone の顧客サポート用ボット「TOBi」
5.6 参考第6章 Teamsチャットボットの構成
6.1 システム概要
6.2 アーキテクチャ図第7章 開発環境
7.1 環境
7.2 プログラミング言語第8章 Azure環境構築
8.1 リソースグループ
8.2 Bot Service
8.3 Web Apps(Teams Bot)
8.4 Web Apps(FastAPI)
8.5 Cognitive Search
8.6 Azure OpenAI
8.7 Cosmos DB第9章 社内文書の挿入
9.1 社内文書の準備
9.1.1 Integrationの作成
9.1.2 データベースの作成
9.2 社内文書の取得
9.3 社内文書の挿入第10章：社内文書検索APIの構築
10.1 文書検索の仕組み
10.1.1 文書のベクトル表現:
10.1.2 ベクターストアの構築
10.1.3 クエリのベクトル表現
10.1.4 類似性の計算
10.1.5 結果の提供
10.1.6 フィードバックと改善
10.1.7 まとめ
10.2 FastAPIの準備
10.3 LagchainでAzureCognitiveSearchに接続して、社内文書検索システムの実装
10.3.1 実装すること
10.3.2 ライブラリのインストール
10.3.3 環境変数の設定
10.3.4 Azure Cognitive Searchを扱うための関数
10.3.5 API化
10.4. ユーザーの質問から社内文書を検索してChatGPTで回答を生成する
10.4.1 実装すること
10.4.2 環境変数を設定
10.4.3 回答生成
10.4.4 コードの解説
10.4.5 API化第11章 チャットボット
11.1 チャットボット概要
11.2 サンプルチャットボットの動作確認
11.3 Teamsチャットボットの動作確認
11.4.1 フォルダ構成
11.4.2 コード解説第12章 デプロイ
12.1 FastAPIのデプロイ方法
12.2 チャットボットのデプロイ方法
12.3 チャットボットをTeamsで利用する方法
12.4 注意点
第13章：データ保護とプライバシー
13.1 社内文書をChatGPTに入力しても安全か？
13.1.1 OpenAIの利用規約（2023年9月時点）
13.1.2 AzureOpenAIの利用規約（2023年9月時点）終わりに
本書は、チャットボット開発に興味を持つ方々や、業務効率化を目指す企業にとって、必読の内容を提供します。本の詳細とイベントへの参加情報は、上記にてご確認いただけます。新たな技術の波に乗り、業務の未来を切り開く第一歩を、ぜひ本書と共に踏み出してください。
■本件リリース元
株式会社pipon
TEL： 070-8361-9405
E-mail：seiyakitazume@pi-pon.com
HP：https://pipon.co.jp/
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