埋め込みの定義
埋め込みとは、テキストやコードを数値ベクトルに変換するプロセスであり、これによりコンピュータが概念間の関係を理解しやすくなります。
ファインチューニング: GPT-4 や他の大規模言語モデルを会社の特定のナレッジや過去の会話データを基にファインチューニング（微調整）することで、より特化したアドバイスを提供することができます。ファインチューニングとは、事前にトレーニングされたモデルに企業固有の情報やデータを追加して、特定の分野やドメインにおいてモデルを調整するプロセスです。
インテグレーション: 外部データベース（例: ナレッジベース）と連携し、GPT-4がリアルタイムでナレッジを参照して回答を生成する方法です。この場合、モデルは特定の質問や会話の内容に基づいて、関連するナレッジを引き出し、その情報を基に生成されたアドバイスを営業マンにフィードバックします。
プロンプトエンジニアリング：GPT-4を使う際に、特定のナレッジベースやドキュメントを事前に組み込んだプロンプトを作成し、APIを呼び出すたびにその情報を加味して応答を生成させる方法です。
モデル
リアルタイムで会話を解析し、顧客の懸念や話題を理解して適切なアドバイスを提供するには、生成能力と文脈理解能力が求められます。
Azure OpenAI (GPT-4)
- タイプ: 大規模言語モデル（LLM）
- 主な機能:
- 生成系: テキストを生成する能力が非常に高いです。会話形式でのやり取りや文章の執筆、要約、質問応答などのタスクに強みがあります。
- 自然言語理解: 文脈に基づいて高度な推論を行い、会話やテキストの意味を理解し、適切な返答やアドバイスを提供できます。
- 用途: 会話ベースのインタラクション、創造的な文章生成、要約生成、複雑な質問応答タスクに適しています。
- 適したユースケース:
- 顧客の会話からリアルタイムでフィードバックを提供するシステム。
- 会話や文章を生成・解析して、営業マンへのアドバイスやフィードバックを出力するシステム。
- 複雑な会話理解や自然言語に基づく応答生成。
2. text-embedding-ada-002
- タイプ: 埋め込み（Embedding）モデル
- 主な機能:
- 埋め込み生成: このモデルは、テキストを高次元のベクトル（数値）に変換し、テキストデータの意味的な表現を生成します。この埋め込みベクトルを使って、類似性検索やクラスタリング、検索エンジンの強化などができます。
- 類似度計算: テキストの意味的な類似性を計算するために利用され、例えば、過去の会話と現在の会話の類似性を比較することができます。
- 用途: 検索、推薦システム、テキスト分類、類似性比較など、特定の意味的関連性を基にしたタスクに使用されます。
- 適したユースケース:
- 複数のドキュメントや会話の中から、関連性のある情報を検索・抽出するタスク。
- 顧客からの質問や要望が、事前に蓄積した知識ベースにどれだけ一致するかを評価する。
- 企業のナレッジをベースにしたアドバイス生成（知識ベースとの照合）など。
3. どちらが今回の開発に適しているか？
あなたのシナリオでは、Zoom会話の内容から顧客の懸念点や未説明の話題を特定し、営業マンにリアルタイムでフィードバックを提供することが求められています。これには、以下の点を考慮する必要があります。
Azure OpenAI (GPT-4) の方が適している場合:
- 会話の生成と理解が重要である場合（リアルタイムでのフィードバック、アドバイスの提供）。
- 顧客からの発言に対して高度な推論を行い、適切なアクションやアドバイスを提案する必要がある場合。
- 会話の文脈を保持して、複雑な質問応答や会話の流れに基づいてフィードバックを出力したい場合。
GPT-4は会話生成や文脈理解が強力で、営業マンへのアドバイスやフィードバックを出力するには最適です。特に、会話をリアルタイムで理解し、複雑な内容を処理する能力に優れています。
text-embedding-ada-002 の方が適している場合:
- 知識ベース（事前に学習させたナレッジ）との照合が主なタスクである場合。
- 顧客からの発言が事前に用意された情報と一致しているか、または類似する情報を検索・抽出する必要がある場合。
- 顧客の発言や過去の会話内容を類似性に基づいて分析し、関連する情報を検索してフィードバックを提供したい場合。
text-embedding-ada-002は、特定のドメイン知識や過去の会話との類似性を計算し、それを基にフィードバックを提供する場合に強力です。
まとめ
リアルタイムで会話を理解し、適切なフィードバックやアドバイスを提供するという目的には、**Azure OpenAI (GPT-4)**がより適しています。GPT-4は会話生成や文脈理解が得意で、営業マンに対して即座に意味のあるフィードバックを提供できます。一方で、過去の会話やドキュメントに基づいて情報を検索・照合し、関連するアドバイスを提供したい場合には、text-embedding-ada-002が有効です。特にナレッジベースとの照合が中心の場合に有効です。
