[3Win5] ポスターセッション3

[3Win5-54] 大規模言語モデルを活用したAIチャットボットの会話記憶システムの設計

〇武井 友紀¹、池内 孝啓¹、小田 愛莉¹、内田 太朗¹、高階 光梨¹ (1.株式会社Awarefy)

キーワード：大規模言語モデル、チャットボット、ChatGPT、長期記憶

大規模言語モデル（LLM）を活用したサービスの開発が進むなか、メンタルヘルス領域においてもAI技術の活用に関心が高まっている。我々は、個人のセルフケア支援を目的としたサービスの一環として、LLMを用いたチャットボットの開発をおこなっているが、会話の一貫性やパーソナライズされた応答の不足といった課題がある。そこで本研究では、ユーザーから寄せられた意見をもとに現状のチャットボットの課題を整理し、その中でも「過去の会話内容を活用した応答」を実現するためのメモリーシステム（記憶システム）を開発した。メモリーシステムの開発においては、大規模言語モデルを用いて過去の会話内容から重要な話題を抽出し要約したうえで、チャットボットのプロンプトに反映する仕組みを構築した。今回実装したメモリーシステムにより、過去の会話内容を踏まえた提案や話題の提供、ユーザーの質問への回答が生成できた。本稿では、大規模言語モデルを用いたメモリー機能の設計と実装について述べるとともに、その応答例を示す。