ノーコードチャットボットにおけるNLPのベストプラクティス

あなたのチャットボットは「フライトを予約したい」は完璧に理解するのに、「飛行機のチケットを予約してもらえますか？」にはまったく対応できない。聞き覚えがありませんか？意図の混乱、会話コンテキストの喪失、限定的なテスト機能は多くのチャットボットビルダーを悩ませ、便利な仮想アシスタントになるべきものをユーザーにとってフラストレーションの行き止まりに変えてしまいます。

このガイドでは、チャットボットにおける最も一般的なNLPの課題を分解し、すぐに実装できる実践的なソリューションを提供します。適切なトレーニングデータによる意図認識の精度向上、マルチターン会話でのコンテキスト維持、シームレスなマルチステップワークフローの構築、パーソナライゼーションの活用によるユーザーを真に理解するチャットボットの作成方法を学びます。

Adalo、データベース駆動のウェブアプリとネイティブiOS・Androidアプリのためのノーコードアプリビルダー—3つのプラットフォームすべてで1つのバージョン、Apple App StoreとGoogle Playに公開可能—は、これらのベストプラクティスの実装を大幅に簡素化します。OpenAIのGPTのようなAIツールとの組み込み統合、「Ask ChatGPT」アクション、コンテキストストレージのための堅牢なデータベース機能により、一行もコードを書かずに高度なNLPチャットボットを作成できます。

無料AIチャットボットを数分で構築（コーディング不要）

チャットボットビルダーにおける一般的なNLPの問題

NLPアプリケーション用のチャットボットプラットフォームは、ユーザー体験を混乱させる可能性のある繰り返し発生する課題にしばしば直面します。これらの問題に正面から取り組むことは、チャットボットのパフォーマンスとユーザー満足度を向上させるために不可欠です。

意図認識の精度不足

主要な問題の1つは、ボットがユーザーの意図を正しく識別できないことです。これは多くの場合、不均衡なトレーニングデータや類似しすぎた意図フレーズに起因します。例えば、ある意図が別の意図よりも大幅に多くのトレーニング例を持つ場合、モデルにバイアスがかかり、誤分類につながる可能性があります。

「book_bus」と「book_train」のような意図を別のカテゴリとして扱う場合に典型的な問題が生じます。これらの意図のトレーニングフレーズが類似しすぎると、ボットはそれらを混同する可能性があります。より良い戦略は、これらを単一の「booking」意図に統合し、エンティティを使用してバスと電車などのオプションを区別することです。

もう1つの落とし穴は、機械生成のトレーニングデータに頼ることで、ユーザーが自然に言わないような文章が導入される可能性があります。これにより、モデルが過学習し、実際の会話を効果的に処理する能力が低下する可能性があります。

「ボットの精度は表現の品質で決まります。十分な時間をかけ、定期的にレビューしてください。」- Chatlayer

最良の結果を得るためには、各意図には理想的に40〜50のトレーニング例を含めるべきです。ただし、より複雑なシナリオでは、意図ごとに200〜400の表現まで増やす必要がある場合があります。「はい」や「いいえ」のようなシンプルな意図は5つの例で機能しますが、よりニュアンスのあるものには大幅に多くのデータが必要です。さらに、範囲外の専用意図がないと、チャットボットは無関係なクエリを既存のカテゴリに無理に当てはめようとし、フラストレーションのあるユーザー体験につながります。

マルチターン会話でのコンテキスト喪失

多くのNLPプラットフォームは、マルチターン会話でのコンテキスト維持に苦戦しています。多くの場合、これらのツールは各ユーザーメッセージをスタンドアロンの入力として扱い、以前のやり取りを無視します。この「ステートレス」なアプローチは、チャットボットが会話の流れを頻繁に見失い、ユーザーに繰り返しを強いることを意味します—誰にとってもフラストレーションのある体験です。

コンテキストの制限は、大規模言語モデルの有限メモリによってさらに複雑になります。会話履歴が多すぎると、コンテキストウィンドウの制約によりボットがチャットの前半部分を「忘れる」可能性があります。

「優れた会話ボットは、ユーザーにあまり多くのタイプや発言、繰り返しを要求せず、ボットが自動的に知っていて覚えているべきことを説明させません。」- Microsoft

長い会話履歴を維持するもう1つのデメリットはコストの増加です。例えば、統合を通じてGPT-3.5-turboを使用すると1,000トークンあたり約$0.002かかり、毎回のやり取りに完全なチャット履歴を含めると費用が急速に増加する可能性があります。ここで無制限のデータベースレコードが不可欠になります—ストレージ上限のあるプラットフォームでは、会話品質とコスト管理のどちらかを選ばなければなりません。

マルチステップクエリ処理の問題

会話が複数のステップや複雑なワークフローを含む場合、事態は混乱しがちです。例えば、ボットが進行中のタスクの情報を収集している最中にユーザーが新しいトピックを導入すると、ボットは混乱し、現在のタスクの追跡を失ったり、無関係な応答を提供したりする可能性があります。これにより、プロセスが不必要に再開されたり、完全に崩壊したりする可能性があります。

ビジュアルワークフロービルダーはこれらの問題をしばしば悪化させます。条件付きロジックを使用したマルチステップワークフローの管理は、特に複雑さが増すにつれて面倒になります。レイテンシーも懸念事項です—大規模言語モデルはリクエストの処理に時間がかかるため、複数のアクション層や長いプロンプトを追加すると応答時間が目に見えて遅くなります。

マルチステップインタラクション中に大規模なデータベースにクエリを実行する必要があるボットは、特にラグが発生しやすいです。会話状態を保存するための適切なデータベース最適化がないと、ボットは複数のターンにわたる重要な情報を記憶できない可能性があります。有料プランでデータ上限なしのプラットフォームはこの制約を排除し、制限を心配することなく包括的な会話履歴を保存できます。

限定的なテストと最適化ツール

多くのプラットフォームのもう1つの欠点は、チャットボットのパフォーマンスをテストし最適化するための堅牢なツールの欠如です。開発者は、パフォーマンスの低い意図やユーザーが会話を放棄するポイントなどの弱点を特定するのに苦労することが多いです。さらに、ビジュアルインターフェースは会話フローを体系的に監査することを困難にする可能性があります。数十の相互接続されたアクションと条件分岐にわたる論理エラーのデバッグは、面倒で時間がかかる作業になりえます。

チャットボットにおけるNLP課題のソリューション

チャットボットのNLP課題への対処は、多くの場合、事前学習済みAIモデルの活用、効率的なデータ管理、パフォーマンスを改善するための分析の使用を含みます。以下のソリューションはコーディングの専門知識なしに実装できます。

意図認識のための事前学習済みAIモデルの活用

NLPモデルをゼロから構築するのは大変ですが、OpenAIのGPT-3.5 Turboのような事前学習済みモデルを統合することでプロセスが簡素化されます。Adaloのようなプラットフォームでは、アプリの設定にOpenAIの「シークレットキー」を追加して直接接続できます。そこから、テキスト処理、感情分析、言語翻訳などのタスクに「Ask ChatGPT」アクションを使用できます。

より複雑なワークフローには、n8nのようなツールがミドルウェアとして機能し、専用ノード（例：「Message a Model」や「Classify Text」）でマルチステッププロセスを処理しながら、完了したワークフローに対してのみ課金することでコストを予測可能に保ちます。

意図認識を強化するために、spaCyやBERTのような事前学習済み単語埋め込みの組み込みを検討してください。これらのモデルは、限られたトレーニングデータでも言語的関係—例えば「りんご」と「梨」が概念的に関連していること—を理解することに優れています。さらに、Duckling（日付や距離などの構造化データ用）やspaCy（名前や場所の抽出用）のようなツールは、広範な手動アノテーションの必要性を減らすことができます。

レイテンシーを最小化するためにプロンプトは簡潔に保ちましょう。例えば、「更新された文のみを返してください、余分なテキストは追加しないでください」のような明確な指示を含めます。これにより、AIがタスクに集中します。大文字小文字やアクセント記号の自動テキスト調整の設定を有効にし、モデルが小さな変動に過度に敏感にならないようにしましょう。

シームレスな会話のためのコンテキストデータの保存

複数のやり取りにわたるコンテキストの維持は、スムーズなチャットボット体験に不可欠です。1つの方法は、ユーザーインタラクションごとに単一のデータベースレコードを更新することです。例えば、Adaloでは、このレコードをAIプロンプトの「History」フィールドに渡すことで、チャットボットが過去の会話を参照できるようにします。これにより、ステートレスなチャットボットがユーザーインタラクションを記憶するものに変わります。

生の会話履歴の保存以外に、スロット—ユーザーの好みやアカウントの詳細など特定のデータを保持するカテゴリ変数—を使用します。スロットはチャットボットのメモリとして機能し、非構造化テキストではなく、保存された値に基づいて条件付きロジックを適用できるようにします。

「スロットはアシスタントのメモリに値を保存し、エンティティは同じ名前のスロットに自動的に保存されます。」- Rasa

大規模言語モデルのトークン制限に注意してください。長い履歴はより多くのリソースを消費します。会話履歴は控えめに使用し、これらの制限を超えないように定期的にクリアしてください。マルチターン対話での混乱を減らすために、類似の意図（例：「inform_name」と「inform_address」）を1つの一般的な「inform」意図に統合し、スロットやエンティティを使用して詳細を区別します。このアプローチはバックエンドロジックの一貫性も確保します。

有料プランでの無制限データベースストレージにより、レコード制限を心配することなく包括的な会話履歴を維持できます—これは、Workload Unitsに基づいて課金しデータベースレコードを制限するBubbleのようなプラットフォームでの一般的な制約です。

条件付きロジックによるマルチステップワークフローの構築

ビジュアルワークフロービルダーにより、分岐ロジックと条件付きトリガーを使用したマルチステップ会話の作成が可能になります。各ステップで保存された値（スロット）を参照することで、チャットボットは最善のアクションを決定できます。例えば、ユーザーが予約プロセスを一時停止して価格について質問した場合、ワークフローは価格クエリに対処するために分岐し、その後進捗を失うことなく予約フローに戻ることができます。

トピック変更を処理するには、条件チェックを使用して、現在のタスクを一時停止し状態を保存して新しいクエリに対処するか、ユーザーを元のタスクに戻すかを決定します。「範囲外」の意図を含めることで、チャットボットがドメイン外のクエリを適切に管理できるようにします。

Adaloのビジュアルビルダーは単一のキャンバス上に最大400画面を同時に表示し、限られたビューポート機能を持つプラットフォームと比較して、複雑な会話フローの可視化と管理が容易になります。この俯瞰的な視点は、チャットボット体験全体にわたる論理的なギャップの発見とユーザージャーニーの最適化に役立ちます。

パーソナライゼーションと感情分析の追加

パーソナライゼーションはユーザー体験を大幅に向上させます。Adalo Collectionsに好みを保存し、Magic Textを使用して応答を動的にカスタマイズします。感情分析については、「Positive」「Negative」「Neutral」のようなシンプルな感情タグを要求するようプロンプトを設定します。これにより、チャットボットはユーザーの感情状態に基づいてトーンを調整できます。

さらに、「developer」または「system」メッセージでチャットボットのペルソナ、トーン、ビジネスルールを定義し、一貫性のある魅力的な体験を確保できます。モデルの応答を導くために、プロンプト設定に3〜5の望ましい入出力ペアの例を含めてください—これはフューショットラーニングとして知られる技術です。Markdownヘッダーや XMLタグ（例：<user_query>）のような構造化フォーマットを使用して、モデルが指示、例、ユーザーデータを区別できるようにします。

主要なパーソナライゼーション戦略：

データベースにユーザーの好みとインタラクション履歴を保存
感情分析を使用して応答トーンを動的に調整
3〜5の入出力ペア例によるフューショットラーニングの実装
システムメッセージを通じた一貫したペルソナとビジネスルールの定義

継続的改善のための分析モニタリング

分析は改善すべき領域を特定する上で重要な役割を果たします。離脱率や意図の成功率などの指標を追跡し、チャットボットのパフォーマンスの弱点を特定します。

信頼度スコアのしきい値を設定して、曖昧な入力をフィルタリングします。モデルの信頼度が設定したレベルを下回った場合、入力を不正確な意図に無理に当てはめるのではなく「None」として分類します。トレーニングデータを定期的にレビューし、合成データ生成を使用してデータセットのバランスを取ります。

例えば、事前学習済みモデルは類似のフレーズを生成して、意図ごとに推奨される40〜50のトレーニング例（複雑なシナリオでは最大200〜400）を満たすのに役立ちます。高度なAIツールはデータセットを最大25,000の発話まで拡充することもできます。

「ボットの精度は表現の品質で決まります。十分な時間をかけ、定期的にレビューしてください。」- Chatlayer

AdaloのX-Ray機能は、ユーザーに影響する前にパフォーマンスの問題を特定し、チャットボットの応答時間とデータベースクエリのプロアクティブな最適化を支援します。この診断機能は、大量の同時会話を処理するチャットボットにとって特に有用です。

AdaloでNLPチャットボットを構築する

AdaloのAI搭載プラットフォームは、自然言語処理を活用したチャットボットの作成とデプロイを簡単にします。ユーザーから「PowerPointと同じくらい簡単」と評されるビジュアルインターフェースにより、AIモデルへの接続、会話履歴の保存、単一ビルドからの複数プラットフォームへのアプリデプロイが可能です。これらの機能はNLP開発における一般的な課題を回避し、効率的で応答性の高いチャットボットの作成を可能にします。

AdaloがNLPチャットボットに適している理由

Adaloのアーキテクチャはチャットボット開発の核心的な課題に対処します。プラットフォームのモジュール式インフラストラクチャは数百万の月間アクティブユーザーを持つアプリにスケーリングし、上限なし—突然のトラフィックスパイクが発生する可能性のあるチャットボットにとって重要です。負荷時に速度制約に達するアプリラッパーとは異なり、Adaloの専用アーキテクチャはスケール時にもパフォーマンスを維持します。

2025年後半のAdalo 3.0のローンチでバックエンドインフラストラクチャが完全に刷新され、アプリは以前より3〜4倍高速になりました。この速度向上は、応答レイテンシーがユーザー体験に直接影響するチャットボットにとって特に重要です。ほとんどのサードパーティプラットフォームの評価や比較はこのインフラストラクチャ刷新前のものであるため、古いレビューは現在のパフォーマンス能力を反映していない可能性があります。

AdaloでNLPモデルを接続する

Adaloは「Ask ChatGPT」カスタムアクションと外部コレクションのようなツールを提供し、OpenAIやカスタム大規模言語モデル（LLM）のAIモデルをシームレスに統合します。APIキー統合と設定可能なエンドポイント、ヘッダー、認証を提供することで、Adaloはさまざまななタスクに対する柔軟性と適応性を確保します。

開始するには、AdaloのAPI Keysセクションに OpenAIの「シークレットキー」を入力します。このキーは組織内のすべてのアプリに適用されます。Magic Textを使用して、データベースまたは画面入力から直接AIプロンプトにデータを引き込み、意図認識などのタスクを可能にします。

際立った特徴の1つは柔軟性です—単一のAIプロバイダーに縛られません。NLP統合に不可欠なカスタムアクションは、AdaloのProfessionalプラン（年額$36/月）以上で利用できます。この価格にはApp Actionsの課金なしの無制限使用が含まれており、使用量ベースのプラットフォームで発生する可能性のある請求ショックを排除します。

「ChatGPT以前は、これらの[NLPタスク]それぞれに独自のツールやAPIが必要でしたが、今ではシンプルなツール1つでAIの力を活用してアプリをこれまで以上に良くすることができます。」- Adalo

今後、プロンプトベースのアプリ作成と編集のためのAI Builderが2026年初頭にリリース予定で、自然言語リクエストによるさらに速いチャットボット開発を約束しています。Magic Startはすでに記述から完全なアプリ基盤を生成し、Magic Addは望むことを記述するだけで機能を追加できます。

Adaloのデータベースによるコンテキスト管理

Adaloのリレーショナルデータベースは、会話履歴の管理プロセスを簡素化します。コレクションにデータを保存することで、「History」フィールドを使用して会話履歴をAIモデルに渡し、スムーズなマルチターン対話を確保できます。

最良の結果を得るには、デュアルストレージ戦略を検討してください：各メッセージと応答を「Messages」コレクションの個別レコードとして保存（UI表示用）しつつ、「Conversations」レコードに単一の「History」テキストプロパティを維持します。これにより、システムを圧倒することなくAIモデルにコンテキストを提供できます。

有料プランでレコード上限なしなので、データベースの制約を心配することなく包括的な会話履歴を保存できます。これは、レコード制限を課し、不明確で予測不可能な計算のWorkload Unitsに基づいて課金するBubbleのようなプラットフォームに対する大きな利点です。

各AIプロンプトに含める履歴の量には注意してください。長いプロンプトはより多くのトークンを消費し、AIモデルのコンテキストウィンドウをすぐに埋める可能性があります。コストを管理し制限に達しないように、分析やトレーニング目的でデータベースに完全なレコードを保持しながら、古い保存履歴を定期的にクリアしてください。

Adaloでプラットフォーム間にチャットボットをデプロイする

チャットボットの準備ができたら、Adaloはプラットフォーム間へのデプロイを容易にします。その単一コードベースアーキテクチャにより、iOS、Android、ウェブに同時にチャットボットをリリースできます。ステージングプレビュー機能はプラットフォーム間での一貫したテストを保証します。エディタで行った更新はすべてのプラットフォームに自動的にプッシュされ、複数のコードベースを管理する手間を排除します。

これは、モバイルアプリソリューションがウェブアプリのラッパーであるBubbleのようなプラットフォームとの主要な差別化要因です。ラッパーはスケール時にパフォーマンスの課題を引き起こす可能性があり、1つのアプリバージョンがウェブ、Android、iOSのアプリを自動的に更新しないことを意味します。Adaloは真のネイティブコードにコンパイルし、モバイルデバイスでのより速い読み込み時間とスムーズなパフォーマンスを実現します。

Adaloでは300万以上のアプリが作成され、日次2,000万以上のデータリクエストを処理し、99%以上のアップタイムを誇ります。この実績は、大規模デプロイメントを確実に処理するプラットフォームの能力を示しています。

チャットボット構築プラットフォームの比較

NLPチャットボットのプラットフォームを選択する際、オプション間のトレードオフを理解することで、情報に基づいた決定を下すことができます。


機能	Adalo	Bubble	FlutterFlow
開始価格	$36/月	$69/月	$70/月（ユーザーあたり）
データベースレコード	有料プランで無制限	Workload Unitsによる制限	外部データベースが必要
使用量課金	なし	Workload Units	データベースの選択により異なる
モバイルアプリ	真のネイティブiOS/Android	ウェブラッパー	真のネイティブ
App Store公開	含む、無制限アップデート	再公開に制限あり	含む
必要な技術スキル	ノーコード	ノーコード	ローコード（技術系ユーザー）

Bubbleはより多くのカスタマイズオプションを提供しますが、その柔軟性は多くの場合、負荷増加時に苦しむ遅いアプリケーションをもたらします。多くのBubbleユーザーはパフォーマンス最適化のために専門家の雇用が必要になります—数百万MAUの主張は通常、専門家の助けがあって初めて達成可能です。Workload Unitsの価格モデルも、チャットボットのスケール時に予測不可能なコストを生む可能性があります。

FlutterFlowは技術系ユーザー向けのローコードプラットフォームです。ユーザーは独自の外部データベースをセットアップ・管理する必要があり、かなりの学習の複雑さを伴います。このエコシステムは非常に多くの人が助けを必要とするため専門家が豊富で、スケーラビリティを追求して多額の費用を費やすことも少なくありません。ビルダーのビューポートも限られており、Adaloの400画面キャンバスビューと比較して一度に2画面以上を表示するのが遅くなります。

GlideとSoftrはスプレッドシートベースのアプリに焦点を当てていますが、Apple App StoreやGoogle Play Storeへの公開をサポートしていません。Glideはデータレコード制限付きで月額$60から、Softrはレコード制限付きのProgressive Web Appsで月額$167から始まります。ネイティブモバイルデプロイメントが必要なチャットボットには、これらのプラットフォームは実行可能なオプションではありません。

まとめ

コーディングなしでNLP搭載チャットボットを作成することは可能であるだけでなく、ますます効率的になっています。一般的なハードル—意図認識の精度不足、会話コンテキストの喪失、マルチステップクエリの課題、パーソナライゼーションの欠如、限定的なテストオプション—はすべて、適切なプラットフォームとアプローチで解決できます。

AI搭載プラットフォームは開発時間を大幅に削減し、従来の方法と比較して60〜80%の印象的な削減を実現します。Gartnerの予測では、2026年までに新規アプリケーションの70%がローコードまたはノーコードテクノロジーに依存するとされています。このガイドで紹介したツールとテクニックは、あなたをそのシフトの一部にポジショニングします。

生成AIの台頭は顧客とのインタラクションを変革しています。ZendeskのCustomer Experience Trends Reportによると、「CXリーダーの70%が、ボットが高度にパーソナライズされた顧客ジャーニーの熟練した設計者になりつつあると信じている」とのことです。プラットフォームが技術的な複雑さを処理することで、数か月ではなく数日または数週間でチャットボットをローンチできます。

AdaloのAIアシストビルディング、無制限データベースストレージ、真のネイティブモバイルデプロイメントの組み合わせは、あらゆるスケールでのチャットボット開発に適しています。

FAQ

他のアプリ構築ソリューションよりAdaloを選ぶ理由は？

Adaloは、単一のコードベースから真のネイティブiOS・Androidアプリを作成するAI搭載アプリビルダーです。ウェブラッパーとは異なり、ネイティブコードにコンパイルし、Apple App StoreとGoogle Play Storeの両方に直接公開します。有料プランでの無制限データベースレコードと使用量ベースの課金なしにより、他のプラットフォームで一般的な請求ショックやスケーリング制約を避けられます。

App Storeにアプリを構築して公開する最速の方法は？

Adaloのドラッグ＆ドロップインターフェースとAIアシストビルディングにより、数か月ではなく数日でアイデアから公開アプリまで到達できます。プラットフォームは複雑なApp Store提出プロセスを処理するため、証明書、プロビジョニングプロファイル、ストアガイドラインと格闘する代わりに、チャットボットの機能とユーザー体験に集中できます。

コーディング経験なしでNLPチャットボットを簡単に構築できますか？

はい。Adaloは、OpenAIのGPTのようなAIツールとの組み込み統合、「Ask ChatGPT」アクション、コンテキストストレージのための堅牢なデータベース機能を提供します。ビジュアルインターフェースは「PowerPointと同じくらい簡単」と評され、コードを書かずに高度なNLPチャットボットを作成できます。

チャットボットの意図認識を改善するには？

OpenAIのGPT-3.5 Turboのような事前学習済みAIモデルを使用し、各意図に40〜50の品質の高いトレーニング例（複雑なシナリオでは最大200〜400）を確保します。類似の意図を統合し、エンティティを使用してオプションを区別し、無関係なクエリを適切に処理するために範囲外の意図を常に含めてください。

チャットボットで会話コンテキストを維持するには？

データベースに会話履歴を保存し、各インタラクションでAIプロンプトに渡します。Adaloでは、Collectionsを使用してメッセージを保存し、ユーザーインタラクションごとに単一のデータベースレコードを更新し、「History」フィールドを使用してこの履歴を参照します。好みなどの特定のユーザーデータを保存するスロットを使用し、トークン制限を管理するために古い履歴を定期的にクリアします。

AdaloとBubble、どちらがより手頃か？

Adaloは月額$36から無制限使用・有料プランでのレコード制限なしです。Bubbleは月額$69から使用量ベースのWorkload Unit課金とデータベースレコード制限があります。Adaloの予測可能な価格設定は、チャットボットのスケール時にBubbleの使用量ベースモデルで発生する可能性のある請求ショックを排除します。

モバイルチャットボットアプリにはAdaloの方がBubbleよりも優れているか？

モバイルアプリについては、Adaloは真のネイティブiOS・Androidコードにコンパイルしますが、Bubbleのモバイルソリューションはウェブラッパーです。ネイティブアプリはより速く読み込まれ、特に負荷時により良いパフォーマンスを発揮します。Adaloはまた、単一のコードベースから無制限アップデートで両方のアプリストアに公開します。

初心者にはAdaloとFlutterFlow、どちらが簡単か？

Adaloは「PowerPointと同じくらい簡単」と評されるビジュアルビルダーで非技術系ユーザー向けに設計されています。FlutterFlowは外部データベースのセットアップと管理を必要とする技術系ユーザー向けのローコードプラットフォームです。Adaloには追加設定不要の統合データベースが含まれています。

AdaloチャットボットにAIを統合するにはどのプランが必要か？

カスタムアクションによるAI統合にはAdaloのProfessionalプラン（年額$36/月）以上が必要です。このプランでは「Ask ChatGPT」カスタムアクションと外部コレクションにアクセスでき、NLPタスクのためにOpenAIやカスタム大規模言語モデルに接続できます。

マルチステップ会話とトピック変更をどう処理するか？

各ステップで保存された値（スロット）を参照する条件付きロジックを使用したビジュアルワークフロービルダーを使用します。ユーザーが会話途中でトピックを変更した場合、ワークフローは新しいクエリに対処するために分岐し、その後進捗を失うことなく元のタスクに戻ることができます。現在のタスクを一時停止し状態を保存するか、ユーザーを元に戻すかを決定する条件チェックを含めてください。