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NeuralSeek_20230518

 NeuralSeek_20230518

この資料は次のイベントの投影資料です。
https://studyco.connpass.com/event/281472/

<概要>
ChatGPTは便利ですが、そのままだと仕事に使うのにはハードルが色々ありますよね。 従来からWatson AssistantやWatson Discoveryを組み合わせて企業内の文書をチャットボットで活用する方法はありましたが、自然な回答文の生成には課題がありました。 しかし最近、生成系AI SaaSのNeuralSeekでエンハンスできる方法が現れてきました! 本日はそのご紹介をします。

Takahiro Esaki

May 18, 2023
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Transcript

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    ⽣成系AI SaaS の NeuralSeekで
    仕事をハッピーにしよう
    2023/05/18
    Takahiro Esaki

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    講師紹介
    【経歴】
    n東京⼤学 ⽂学部 ⼼理学専修課程 卒業
    • 専⾨︓⾼次認知(記憶・学習・⾏動 など)
    n業務/ITコンサルティング
    • 基幹システム運⽤保守業務改⾰
    • 基幹システム刷新PMO
    • サプライチェーン最適化/需要予測最適化
    • データ分析システム刷新PM/アーキテクチャ設計 など
    n新規事業開発・アジャイル開発・ローコード開発
    • クラウドソーシングプラットフォームサービス
    • アパレルプラットフォームサービス
    • 海外クリエーター向けe-Learningサービス など
    nCSM (カスタマーサクセスマネージャー) @IBM Japan※
    • AI & Cloudソリューションの活⽤促進
    • コミュニティ活動・アドボケート活動 など
    ※本講演・本資料は IBM Japan, Ltd. を代表するものではございません
    江﨑 崇浩
    (Takahiro Esaki)
    Twitter
    @t_esaking
    LinkedIn
    CSMをご紹介する記事を執筆しましたので、ぜひご確認ください︕
    https://www.imagazine.co.jp/customer-success-manager/

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    はじめに
    ChatGPT 使ってますか︖

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    はじめに
    ChatGPT 「仕事で」使ってますか︖

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    そもそも ChatGPT って何︖
    n ChatGPTに聞いてみました

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    つまり、どういうことだってばよ︖

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    ChatGPT が「仕事で」使いにくい理由
    モデルが基本的にGPT-3.5。
    学習が2021/09時点の
    インターネットの
    オープンな情報がベース
    統合が⼤変。
    プロンプトエンジニアリング
    するのもハードル⾼い
    回答の信頼性が不明。
    ソースがよくわからない
    確信度が不明。
    確信度が低ければ回答を控えるような
    コントロールもできない
    コンフィデンシャルな
    企業内のデータは
    取り扱いづらい

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    従来の企業でAI*チャットボット*⽂書検索を使う⽅法
    n 従来のソリューションの1つ
    • Watson Assistant (WA) + Watson Discovery (WD)
    ユーザ 企業のデータ
    (PDF, HTML, Word,
    JSON など)
    WA WD
    ⾮構造化データの
    ⽂書取り込み、
    エンリッチ(構造解析など)、
    検索、分析、学習 etc…
    ノーコード/ローコードによる
    バーチャルアシスタント
    ⾃然⾔語処理、特に意味理解の⽂脈でLLMを活⽤
    ⾃然な会話⽂の⽣成に注⼒している訳ではなかった

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    新しいソリューション︓NeuralSeek
    n NeuralSeekとは︖
    • CerebralBlue社が提供する、⽣成系AIのSaaS
    ü NeuralSeek is an AI-powered answer generation engine.
    ü 公式ドキュメント︓ https://neuralseek.com/documentation
    • IBM Cloudのカタログで3rdパーティーのSaaSとして提供
    • 企業内のナレッジベースと連携して、ガバナンスを効かせてナレッジワーカーをサポートすることができる
    ü ナレッジベースとしては、WDかElastic App Searchと連携可能
    ü 特に、WD/WAとのノーコードでの統合が強み→⾃然な会話⽂による回答が可能となる
    • その他の特徴
    ü Dynamic Personalization (動的なパーソナライゼーション)
    ü Sentiment Analysis (感情分析)
    ü PII Detection (個⼈情報の検知)
    ü Coverage Score/Confidence Scoreの分析 etc… NeuralSeek

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  10. - 10 -
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    企業で⽣成系AIでチャットボット*⽂書検索を使う⽅法
    n 新しいソリューションの1つ
    • Watson Assistant (WA) + Watson Discovery (WD) + NeuralSeek
    WA WD
    ユーザ 企業のデータ
    (PDF, HTML, Word,
    JSON など)
    NeuralSeekの⽣成系AIのによって、
    WA/WDに⾃然な会話分での回答が可能になる
    NeuralSeek
    WDをナレッジベースとして
    複数のリソースから
    ⾃然な会話⽂を⽣成
    WAとのシームレスな統合
    ブラウザ上でチャットボットの
    管理・制御も可能

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    デモ
    n 次の2パターンの⽐較
    • Watson Assistant (WA) + Watson Discovery (WD)
    • Watson Assistant (WA) + Watson Discovery (WD) + NeuralSeek

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  12. - 12 -
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    まとめ︓企業で⽣成系AIでチャットボット*⽂書検索を使う⽅法
    n 新しいソリューションの1つ
    • Watson Assistant (WA) + Watson Discovery (WD) + NeuralSeek
    WA WD
    ユーザ 企業のデータ
    (PDF, HTML, Word,
    JSON など)
    NeuralSeek
    NeuralSeekの⽣成系AIのによって、
    WA/WDに⾃然な会話分での回答が可能になる
    WDをナレッジベースとして
    複数のリソースから
    ⾃然な会話⽂を⽣成
    WAとのシームレスな統合
    ブラウザ上でチャットボットの
    管理・制御も可能

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