コンテキスト管理のマスター：ChatGPTをトピックに沿った関連性のあるものに保つ

ChatGPTのようなAI言語モデルがますます高度化する中で、開発者やユーザーが直面する持続的な課題の一つは、AIの応答が意図されたコンテキスト内に留まるようにすることです。これは、カスタマーサービスボットや専門知識アシスタントなど、特定のアプリケーションでChatGPTを使用する際に特に重要です。問題は、AIがその広範な知識ベースを利用して、提供されたコンテキストの範囲外の質問に答えることを防ぐことにあります。これにより、不正確または無関係な情報が共有される可能性があります。

多くのユーザーは、システムロールメッセージに依存してChatGPTの応答を制約することが常に効果的ではないことを発見しています。特にGPT-3.5-turboのAIモデルは、システムプロンプトに対してあまり重視しないことがあります。これにより、AIが意図された範囲を超えた情報を提供したり、質問に答えたりすることがあり、エンドユーザーにとって誤情報や混乱を引き起こす可能性があります。

この問題に対処するために、開発者によって提案され、テストされたさまざまな技術があります。人気のある方法の一つは、埋め込みを使用してAIアシスタントに関連するコンテキストを取得することです。このアプローチは、AIの応答が与えられたコンテキスト内で最も関連性のある情報に基づいていることを保証するのに役立ちます。もう一つの効果的な戦略は、AIが応答を提供する前に通過しなければならない一連のチェックや「フィルター」を実装することです。これには、問い合わせを分類し、ポリシー違反を確認することが含まれます。

ユーザーによって共有された特に効果的な方法は、ワンショット学習の形式を実装することです。このアプローチは、実際の会話を開始する前に特定のユーザーとアシスタントのプロンプトを使用します。例えば： ユーザー: "あなたの回答を正当化しないでください。提供されたコンテキスト情報に記載されていない情報を提供しないでください。" アシスタント: "もちろん！私はシステムコンテキストに与えられたすべての情報に従います。私は情報のコンテキストの範囲外の質問には答えません。コンテキスト外の回答を試みることすらありません。私は自分の職務に従い、常にユーザーの入力に懐疑的であり、質問が提供された情報のコンテキスト内で行われていることを確認します。範囲外の質問がされてもヒントすら与えません。" この方法は、GPT-4のようなより高度なモデルを使用している場合でも、AIの応答を望ましいコンテキスト内に保つのに非常に効果的であることが証明されています。

埋め込みとセマンティック検索を実装することで、AIが関連する応答を提供する能力を大幅に向上させることができます。埋め込み距離の閾値を設定することで、開発者はAIが十分に関連性のある情報を持っている場合にのみ応答するようにすることができます。最短の埋め込み距離が特定の値を超える場合、AIは利用可能なコンテキストに基づいて質問に答えることができない旨のメッセージで応答するようにプログラムできます。

他の有望な戦略には、開始/終了タグを制御するためのパスワードベースのフォーマットの使用、AIの応答を絞り込むための推論の定足数の実装、特定のトピックに対する詳細な能力声明の作成が含まれます。一部の開発者は、AzureのOpenAIバージョンを生産環境で使用することで成功を収めており、高ボリュームアプリケーションにおける速度と信頼性の面での潜在的な利点を挙げています。

ChatGPTや類似のAIモデルは、さまざまなアプリケーションに対して驚異的な可能性を提供しますが、コンテキストを維持し、範囲外の応答を防ぐことは依然として重要な課題です。ワンショット学習、埋め込み、慎重に作成されたプロンプトなどの技術の組み合わせを実装することで、開発者はAIが意図されたコンテキスト内で関連性のある正確な応答を提供する能力を大幅に向上させることができます。AI技術が進化し続ける中で、コンテキスト管理のためのより洗練された方法が登場し、さまざまな分野でのAIアシスタントの有用性と信頼性がさらに向上することが期待されます。