先月、私は知識グラフベースのチャットボットを作りました。しかし、以前使用していたCompletion APIは会話の履歴を認識することができなかったため、新たにChat APIを使用することにしました。その結果、より自然な会話形式でフォローアップの質問に対応できるようになりました。これは、チャットボットやカスタマーサポートなどの対話タスクに大変適しています。そして、新たにGPT-4やGPT-3.5-turboモデルを試してみました。結果、チャットボットの情報提供を知識グラフで行うことで、全ての答えに完全にコントロールを持つことができました。
このように、会話の履歴とユーザーのプロンプトをGPT-4エンドポイントに送り、Cypher文を生成します。その後、生成されたCypher文を使用してNeo4jデータベースを検索し、その結果をユーザーに直接返すこともできますが、より自然な言語形式のテキストを生成し、それを答えとして送る方がユーザーエクスペリエンスが向上します。このために、GPT-3.5-turboモデルを使用して答えを生成しました。
出典 : https://medium.com/neo4j/context-aware-knowledge-graph-chatbot-with-gpt-4-and-neo4j-d3a99e8ae21e