飲食店に詳しい大阪のおばちゃんチャットボットを作ってみた​

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1. 飲食店に詳しい大阪のおばちゃん チャットボットを作ってみた 株式会社 truestar 石川 旺 2025 truestar inc. All Rights Reserved. 1
2. 2 名前：石川 旺 Hikari Ishikawa 所属：株式会社truestar Data Science & Analytics Group 入社：2022年7月 Snowflake歴：8ヶ月 自己紹介 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
3. 3 truestarは今月下旬に 大阪オフィスを立ち上げます 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
4. 4 アプリ概要 大阪の飲食店データを参照して質問に答えるチャットボット 飲食店データを取得 データベースを参照 COMPLETE関数 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
5. 5 株式会社Reviewと協業展開している飲食店の情報のサンプルデータを利用。 「truestar food」で検索！ 利用しているデータについて 全国のデータ（有償）は お問い合わせください！ 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
6. 6 アプリデモ 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
7. ここからはデータインプットやプロンプト での試行錯誤の過程を共有 7 関係社外秘 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
8. 8 モデルにテーブルを参照してほしい。どうやろうかな？ データの参照方法① 飲食店データを取得 データベースを参照 COMPLETE関数 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
9. 9 モデルにテーブルを参照してほしい。どうやろうかな？ →JSONにしてモデルにインプットしてみよう！ データの参照方法① 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
10. 10 JSONにしてモデルにインプットしてみよう！ →実装はできたが、欠点あり データの参照方法① • モデルのインプットに入れるトークン数が全件だとオーバー • サンプルデータ 38カラム × 13,990レコード • 件数を絞って実装を進めるが、データは全件参照したい・・・。 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
11. 11 モデルにテーブルを参照してほしい。どうやろうかな？？ 質問文に対応したSQLを生成する方法（Text-to-SQL）をやってみる データの参照方法① 飲食店データを取得 データベースを参照 COMPLETE関数 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
12. 12 Step1 質問に回答するためのSQLを生成 Step2 Step1で作成したSQLを実行し、 データフレームを生成 Step3 Step2で作成したデータフレームと 質問文を参照し、回答文を生成 データの参照方法② 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
13. 13 データの参照方法② プロンプトの中身 参 考 　 Streamlit in Snowflake (SiS) で 自 然 言 語 に よ る デ ー タ 分 析 を し て み る 参考 Streamlit in Snowflake (SiS) で自然言語によるデータ分析をしてみる 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
14. 14 データの参照方法② プロンプトの中身 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
15. 15 モデルにテーブルを参照させることができた！ データの参照方法② 飲食店データを取得 データベースを参照 COMPLETE関数 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
16. 16 COMPLETE関数内のプロンプトの調整 プロンプトの調整① 飲食店データを取得 データベースを参照 COMPLETE関数 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
17. 17 生成したSQLを実行するところでエラーが発生するときがある →プロンプトで「SQLだけ生成」と指示しても、余計な文字列が入ることがある。 プロンプトの調整① ``` SELECT * FROM FOOD_ESTABLISHMENTS_DATA_SET_IN_JAPAN.MART.FOOD_SAMPLE_OSAKA_CHUO WHERE GENRE_SUB_NAME IN ( SELECT GENRE_SUB_NAME FROM ( SELECT GENRE_SUB_NAME, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY OPEN_DATE) AS ROW_NUM FROM FOOD_ESTABLISHMENTS_DATA_SET_IN_JAPAN.MART.FOOD_SAMPLE_OSAKA_CHUO ) AS SUB_QUERY WHERE ROW_NUM <= 10 ) ORDER BY OPEN_DATE; ``` Here is generated SQL： SELECT * FROM FOOD_ESTABLISHMENTS_DATA_SET_IN_JAPAN.MART.FOOD_SAMPLE_OSAKA_CHUO ORDER BY OPEN_DATE; 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
18. 18 プロンプトで「SQLだけ生成」と指示しても、余計な文字列が入ることがある。 →余計な文字列を除去する処理を加える プロンプトの調整① 参 考 　 Streamlit in Snowflake (SiS) で 自 然 言 語 に よ る デ ー タ 分 析 を し て み る 参考 Streamlit in Snowflake (SiS) で自然言語によるデータ分析をしてみる 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
19. 19 プロンプトの調整② 生成したSQLに参照元のテーブルにないカラムが入っている SELECT NAME FROM FOOD_ESTABLISHMENTS_DATA_SET_IN_JAPAN .MART.FOOD_SAMPLE_OSAKA_CHUO ORDER BY UPDATE_DATE DESC LIMIT 10; ▪生成されたSQL ▪参照しているテーブル 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
20. 20 プロンプトの調整② 生成したSQLに参照元のテーブルにないカラムが加えられている →カラムの情報を持たせてあげよう！ 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
21. 21 お店のジャンル（例：居酒屋、カフェ）を持たせると ユーザーの問い合わせに対しての精度が上がるのでは？ →持たせてみよう！ プロンプトの調整③ 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
22. 本アプリの作成を通じて学んだこと 22 関係社外秘 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
23. 23 • 特定のテーブルを参照して回答してほしい時は、 テーブルのメタデータ（カラム、データ型、キー情報など） を与えてあげる • ユーザーが質問する内容を想像して、必要そうな情報を入れておくことも効果的 • 今回でいうと、お店のジャンル（カフェ、カレー屋 など） • 時には、ユーザー側に質問の方法を工夫してもらうことが必要（プロンプト調整うまくいかなかった、、、） • ×：一番新しいカレーのお店を教えて →お店のIDを回答 • 〇：一番新しいカレーのお店の名前を教えて →お店の名前を回答 • ユーザー向けに、質問をする際のポイントを共有するとよい 本アプリの作成を通じて学んだこと Cortex Analystに おけるセマンティックモデル YAML ファイル 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
24. 24 今後学びたいこと 参 考 　 Optimizing LLM Accuracy 参考 Optimizing LLM Accuracy 2025 truestar inc. All Rights Reserved.
25. 25 最後に 5月に開催されるSnowflake WESTユーザー会にて、 本アプリを作るハンズオンを開催予定！！ ぜひご興味のある方、関西でお会いしましょう！！ 2025 truestar inc. All Rights Reserved. 日程・場所は 調整中
26. 26 ご清聴ありがとうございました。 2025 truestar inc. All Rights Reserved.