【メモ】コールセンターの通話記録を生成AIで要約するシステム

コールセンターの通話記録を生成AIで要約するシステムを実装しようとした場合に、どんなアーキテクチャーにするのが良いか。

生成AIモデルの選択:
- 要約タスクには、Transformerベースのモデルが一般的に効果的です。例えば、GPTシリーズ（GPT-2やGPT-3）が挙げられます。これらのモデルは、文脈を理解し、自然な要約を生成する能力があります。
データの前処理:
- 通話データを適切な形式に前処理します。通話データがテキスト形式であれば、トークン化や特殊文字の処理などを行います。また、必要に応じてデータのクリーニングや正規化も行います。
学習:
- 選択した生成AIモデルを通話データでファインチューニングします。通話データの要約に特化したタスクを学習させることで、モデルをタスクに適応させることができます。
評価:
- モデルの性能を評価するために、テストデータセットを使用して要約の品質を評価します。一般的な評価指標には、ROUGEスコアやBLEUスコアなどがあります。
モデルの改善:
- モデルの性能が不十分であれば、ハイパーパラメータの調整やトレーニングデータの追加などの方法でモデルを改善します。
分類タスクの実装:
- 要約されたデータを分類するために、適切な分類モデルを訓練します。生成AIモデルで要約されたテキストを入力として、分類モデルに通し、適切なカテゴリに分類します。
統合:

RAGのメリット:

RAGの実装タイミング:

RAGの実装方法:

ChatGPTを使用して要約タスクを実行する場合、以下の方法を考慮することで精度を向上させることができます：

入力文の適切な長さ: 長すぎる文章を入力すると、要約の品質が低下する可能性があります。適切な長さの文章を入力することで、要約の精度を向上させることができます。通常、1〜2文の要約が最も効果的です。
重要な情報の強調: 入力文に含まれる重要な情報を強調することで、要約の品質を向上させることができます。ChatGPTによって生成された要約が元の文の要点を正確に反映していることを確認することが重要です。
多様性を考慮する: 要約が単調にならないように、異なる観点や情報を含めることが重要です。ChatGPTが生成する要約が多様であることを確保するために、複数の要約を生成して比較することが役立ちます。
文法的正確性: ChatGPTが生成する要約が文法的に正確であることを確認することが重要です。不明瞭な文や誤った情報が含まれていないことを確認するために、要約を検証することが必要です。
フィードバックの提供: ChatGPTが生成した要約の品質に満足していない場合は、フィードバックを提供して、より良い結果を得るためにモデルを調整することが重要です。フィードバックを提供することで、ChatGPTが学習し、改善される可能性があります。

これらの方法を使用して、ChatGPTを要約タスクに利用する際の精度を向上させることができます。

geminiで文章を入力して要約タスクを実行する際、精度向上のために以下の方法が有効です。

1. プロンプトの工夫

geminiは入力されたプロンプトに基づいて文章を要約するため、適切なプロンプトを与えることが重要です。以下の点に留意しましょう。

要約の目的を明確にする：要約の長さや内容を具体的に指定することで、ジェミニは目的に合った要約を生成しやすくなります。
重要な情報を強調する：要約に含めたい情報があれば、プロンプト内で強調することで、ジェミニがその情報を優先的に抽出するようになります。
文脈情報を提供する：文章全体の意味を理解することで、ジェミニはより正確な要約を生成することができます。そのため、文章の前後関係や背景情報などをプロンプトに含めるのが効果的です。

2. 指標の活用

ジェミニには、要約の精度を評価するための指標がいくつか用意されています。これらの指標を活用することで、どのプロンプトがより良い要約を生み出すのかを客観的に判断することができます。

3. フィードバックの提供

ジェミニが出力した要約に対して、ユーザーがフィードバックを与えることで、ジェミニは学習し、より精度の高い要約を生成できるようになります。

4. データセットの活用

要約タスクに特化したデータセットを用いてジェミニを学習させることで、要約精度を向上させることができます。

5. パラメータの調整

ジェミニには、要約生成に影響を与えるパラメータがいくつかあります。これらのパラメータを調整することで、より精度の高い要約を生成できる場合があります。

あしとみ独習メモ