チャットボット(CLOVA Chatbot)クイックスタートガイド
NAVERクラウドプラットフォームのチャットボット(CLOVA Chatbot)サービスは、素早くかつ簡単にチャットボットを作れるようにサポートいたします。
下のガイドに沿ってチャットボットを作り始める前に "チャットボット開発前の参考事項ガイド"を必ずご確認ください。
チャットボットサービスの作り方
コンソールに接続した後、下の段階に沿ってチャットボットサービスを簡単に作ることができます。
- Step 1. サービスの利用お申し込み及び規約同意
- Step 2. ドメインの作成
- Step 3. 対話の作成
- Step 4. 学習及びテスト
- Step 5. チャネルの連携
- Step 6. オペレーター接続
- Step 7. 再学習
Step 1. サービスの利用お申し込み及び規約同意
チャットボットサービスをご利用いただくためには、利用お申込み及び規約同意が必要です。
本サービス利用規約は、チャットボットで発生するデータの保管及び利用に関する内容と、個人情報の委託及び受託、会社の義務及び顧客の義務に関する内容を盛り込んでいます。サービスを企画される前に、規約の内容を必ずご確認ください。
製品の利用お申込みをクリックして規約に同意した後、次の段階へ移動します。
Step 2. ドメインの作成
本格的にチャットボットサービスを作るためにドメインを作成します。
ドメインは、チャットボットサービスの基準になる単位です。例えば、’NAVERクラウドプラットフォームのお客様サポートセンター’を担当するチャットボットを作るとしたら、そのチャットボットの全ての対話を含む単位がドメインです。よって、対話の作成及びチャネルの連携、そして統計情報まで、一つのドメインを基準に動作し管理されます。
① ドメインの作成をクリックしてドメインを作成します。
② ドメイン名とドメインコードを入力します。
ドメイン名：1文字以上になる必要があり、最大100文字まで入力可能です。
ドメインコード：固有の値で重複してはいけません。 名前空間(
com.ncloud.chatbot.support)を利用して入力することをお勧めします。自然言語処理：韓国語/英語/中国語/日本語/タイ語/インドネシア語の中から選択します。 チャットボットサービスは、多国語を対応しており、自然言語処理及び学習に各言語の特徴が反映されます。 自然言語処理のオプションを選択した後、対話記述データを当該言語に合わせて記述しなければなりません。
ご料金プラン：ベーシックとスタンダードの中からご料金プランを選択します。 チャットボットサービスのご料金プランは、実用的な運用のためのベーシックプランと、大規模なサービス運用のためのスタンダードプランを提供します。 チャットボットを気軽に構築しようとする小商人、チャットボットの開発及びテスト目的で利用しようとする方は、ベーシックプラン(ビルド10回無料、API呼び出し1,000回無料)を、エンタプライズ及び中小規模のサービス提供会社は、スタンダード(ビルド及びAPI呼び出し有料)をお選びいただけます。
③ ドメインの作成が完了したら、ドメインリストを確認することができます。
④ 選択したドメインのビルダーを実行するをクリックすると、新しいウィンドウでチャットボットビルダーが起動します。
Step 3. 対話の作成
チャットボットビルダーは、チャットボットの対話データを記述してテストするWebコンソールとして、チャットボットの開発に必要な様々な機能を提供しています。
① 左のメニューから対話リストをクリックします。
② 対話作成をクリックします。
③ 対話名を入力します。
- 対話名は、他の対話と重複しない固有名で入力します。対話名を入力した後、’確認’をクリックすると、対話の作成が完了します。
- 対話名は、類似応答又は固定メニューを設定した場合、その対話名がユーザーにそのまま表示されます。そのため、対話名は、現在作成する対話の内容を代表できるように慎重に書きます。例えば、営業時間を尋ねる対話を作成する場合、対話のタイトルを’営業時間に関するお問い合わせ’のように入力することができます。
④ 対話タイプを入力します。
- 対話タイプは、多くの対話リストを手軽に管理するための機能です。選択入力値であるため、入力が必須ではないが、運用上対話のもつ属性を把握し、対話タイプを入力することをお勧めします。
- 例えば、’会員登録に関するお問い合わせ’という対話の対話タイプは、’お問い合わせ’や’会員登録’などで入力することができます。
⑤ 質問を登録します。
質問の数は多ければ多いほどいいです。しかし、文章の語尾だけを伸ばして質問の数を増やすより、色んな発話タイプを入力したほうが学習するのに役に立ちます。
例えば、ユーザーが特定の製品の料金を問い合わせるという場合、どのように聞くかを想定することができます。
- 00製品の料金はいくら？
- いくらくらいで00製品を買える？
- 00製品は高いの？
- 00製品の料金は？
- 料金表があれば教えてくれる？
- 00製品の見積もり出してくれる？
- 00製品の社員割引制度があれば教えて
上の例示のように、多様な発話タイプを入力すると、モデルがより多いユーザの発話を理解するのに役に立ちます。
例えば、当該対話に入力された質問がなければ、当該対話は未完成の対話としてモデル学習の対象から除外され、それにより、失敗メッセージが返されることがあります。なお、相互異なる対話に同じ質問を登録すると、モデル学習の妨げになるため、ご入力に注意が必要です。
質問を入力する際、一般質問と正規式質問のうち、いずれかの質問タイプを選択することができます。
- 一般質問は、自然言語で記述された質問で、モデルの学習データとして活用されます。
- 多様な表現で記述された文章を簡潔に表現しなければならない場合は、正規式質問を活用します。ただし、正規式質問は、モデルの学習データとして活用されません。
- 詳しい正規式質問の記述法は、 "正規式記述ガイド"をご参照ください。
’アップロード’又は’ダウンロード’をクリックし、大量の質問をExcelファイルでアップロードすることができます。
質問のアップロードの際、指定されたアップロードのファイル形式に合わせる必要があり、適しない形式はアップロードに失敗することがあります。
- A列：質問タイプ(’一般質問’又は’正規式質問’を選択して記述します。)
- B列：質問(追加しようとする質問を記述します。)
例えば、既に記述された質問を別の対話に移動させたい場合には、質問を選択した後’移動’をクリックして別の対話に移動させることができます。
⑥ 応答を登録します。
応答タイプの選択：基本応答(テキスト)の他にも、様々なタイプの応答を簡単に作成することができます。詳細につきましては、 "対話リスト管理"をご参照ください。
- 基本応答
- イメージ応答
- マルチリンク応答
- 選択式応答
- Flexメッセージ応答
- 継続応答
- LINEスタンプ応答
条件：各応答にANDとOR論理演算を通じて様々な条件を設定することができます。
- 5のAND条件と10のOR条件、最大で50の条件設定が可能です。
- 条件の設定された応答のほうが、条件の設定されていない応答より優先して返され、もし、条件を満たす応答がない場合には、失敗の発話が返されることがあるため、注意が必要です。
- 時間指定：特定の時間帯にのみ返す応答を設定することができます。
- 曜日指定：特定の曜日にのみ返す応答を設定することができます。複数の曜日を選択することができます。
- 日付指定：特定の日付にのみ返す応答を設定することができます。
- エンティティ指定：特定のエンティティをユーザーが発話したり発話しない場合にのみ返す応答を設定することができます。
- フォーム指定：特定の選択式フォームに対してユーザーの選択したボタンを記憶し、特定のボタンを選択したり又は選択しないユーザーにのみ応答する条件を設定することができます。
- カスタム指定：直接カスタムした条件を応答に設定することができます。条件を検証するAPI URLを入力してください。入力されたURLから
{"valid":true}値を伝達した場合にのみ応答します。 - 複数の条件が設定された場合、全ての条件が満たされた場合にのみ応答されます。
- 二つ以上の応答に設定された条件が同時に満たされる場合、ランダムに応答されます。
例：応答1に[火曜日]という曜日条件を付け、応答2に[12/25]という日付条件を付けた場合 例えば、12月25日が火曜日なら、両応答の条件を満たしていることになるため、応答1と応答2とがランダムに応答されます。
- メッセンジャー指定：特定のメッセンジャーでのみ返す応答を設定することができます。例えば、’全てのメッセンジャー’の応答と特定のメッセンジャーに設定した応答とが同時にサービスオンになっている場合、当該メッセンジャーでは’全てのメッセンジャー’に設定した応答は行われません。
- 特定のメッセンジャーでサポートしていない応答タイプを選択した場合、ユーザーには失敗メッセージが返されることがあります。
- メッセンジャーの条件をClovaに設定する場合、’基本応答’のみをサポートします。そして、’全てのメッセンジャー’で設定した応答をClovaに連携する場合、各応答タイプの’テキスト応答’のみが音声で提供されます。
- サービスON/OFF指定：応答のサービスの有無をON/OFFに設定することができます。複数の応答をサービスONに設定する場合、当該応答がランダムに応答されます。例えば、特定の質問に対し、2つ以上の応答がONになっている場合、質問が入ってきた時に応答が登録された順に関係なく、ランダムに応答されます。もし、ユーザーが約5時間以内に同じ質問を更にする際、返されていない応答の中から返されることになります。
- プレビュー：記述した応答のプレビューを確認することができます。編集した内容がリアルタイムでプレビュー画面に反映されます。
- 応答：チャットボットが返す文章を記述します。
- 応答の記述欄に
$と#を入力すると、素早くアクションメソッドとフォームを入力することができます。 - フォームの入力は、基本応答と選択式応答でのみ可能であり、イメージ応答とマルチリンク応答など、フォーマットの指定されたテンプレート応答の場合は、フォームの入力ができません。詳細につきましては、 "対話コンポーネント管理"をご参照ください。
- メッセンジャーがLINEに設定されている場合、応答の記述欄において`{0x000000}形式でLINEの絵文字を追加することができます。入力可能なLINEの絵文字は"LINE Original emoji "にてご確認いただけます。
- 応答の記述欄に
URLの追加
- URLアドレス：アクセスするURLアドレスを入力してください。
- 一般編集モード＆Json編集モード：一般編集モードとJson編集モードとを切り替えて作業を行うことができます。特に、Json編集モードは、継続応答及び複数の必須項目の入力が必要な複雑な応答タイプを別の対話にコピーする際に便利です。
- 例えば、当該対話に入力された応答がない場合、その対話は未完成対話としてモデル学習の対象から除外され、それにより、失敗メッセージが返されることがあるため、注意が必要です。
⑦ Microsoft Excelを使って対話を作成してチャットボットに一括アップロードすることもできます。アップロードタイプは、JSONアップロードと一般アップロードとがあります。
- 対話リストから’アップロード’をクリックし、Excelファイルをアップロードします。
指定されたアップロードのファイル形式に合わせる必要があり、適しない形式でアップロードをすれば対話の作成に失敗することがあります。
一般対話の基本応答、イメージ応答、マルチリンク応答、選択式応答など、一部の応答タイプのみでExcelアップロード/ダウンロードをサポートします。タスクは、Excelアップロード/ダウンロードをサポートしておりません。
Excelアップロードを通じて新しい対話を新規作成するだけでなく、従来の対話に質問又は応答を追加することができます。
- A列：対話名(従来の対話名と重複しない名前を入力した場合、新しい対話が作成されます。重複する名前を入力した場合、従来の対話に質問又は応答が追加されます。)
B列：対話タイプ(複数の対話タイプを選択する場合、記号’|’を使って区分します。)
C列：対話の位置(対話のシナリオ上の位置を入力します。対話の始まり、対話の中間、対話の最後、単一対話の中から選択します。)
D列：質問タイプ(一般質問と正規式質問の中から選択します。)
E列：質問(複数の質問を記述する必要がある場合、下に行を追加して記述します。)
F列：メッセンジャー指定(全てのメッセンジャー、LINE、LINE WORKS、カカオトーク、NAVER TALK、Facebook、Custom、Clovaの中から選択して入力します。)
G列：条件(当該応答を返す条件を選択します。)
- 条件なし：条件列を空欄にしておきます。
- 複数の指定：(条件1OR条件2)AND(条件3)で入力します。全ての条件を括弧でくくって入力する必要があります。
- 時間指定：24時間表記法で入力します。
- 曜日指定：’月～日’の中から選択して入力します。
- 日付指定：’月/日～月/日’の表記法で入力します。
- エンティティ指定：@エンティティ名＝代表語又は@エンティティ名≠代表語の表記法で入力します。
- フォーム指定：#{フォーム名}＝ボタン名又は#{フォーム名}≠ボタン名の表記法で入力します。
- カスタム指定：endpointを入力します。
- 条件なし：条件列を空欄にしておきます。
H列：応答タイプ(記述する応答のタイプを指定します。基本応答、マルチリンク応答、イメージ応答、選択式応答のうちいずれか一つのみを選択することができます。その他の応答タイプは、アップロード/ダウオンロードをサポートいたしません。)
I列：応答(複数の応答を記述する必要がある場合、下に行を追加して記述します。選択入力値は記述しなくていいです。)
基本応答
応答：応答メッセージを記述します。改行が必要な場合には、記号’\n’を入力します。
URL：URLアドレスを入力します。
マルチリンク
応答：応答メッセージを入力します。
ボタン1：URLアドレスを入力します。
イメージ応答
[イメージカード]
イメージ応答タイプ：イメージ応答タイプを選択します。’イメージ’又は’イメージ+テキスト’のいずれかを選択して入力します。 タイトル：イメージのタイトルを入力します。 イメージの説明：イメージを説明できる応答を記述します。 ボタン1：ボタン名を入力します。(URLアドレスを入力します。)
選択式応答
応答：#{選択式フォーム名}の表記法で記述します。
J列：サービスの有無(当該応答のサービスの有無をON/OFFで入力します。)
Step 4. 学習及びテスト
チャットボットが完成すると、エンジンが正常に動作するかを確認する必要があります。
NAVERビジネスプラットフォームのチャットボットは、対話モデルをビルドします。
① 対話モデルをビルド
チャットボットビルダーの上の対話モデルをビルドをクリックします。
もし、ビルドの変更点を記録する必要があれば、ビルドメモを作成することができます。
チャットボットエンジンは、対話データセットを基に学習を行います。
- 自然言語分析の基本であるNLP(Natural Language Processing)は、質問データと応答データとに入力された文章の形態素を分析します。その次の段階であるNLU(Natural Language Understanding)では、文章がどの意味を持つか、いずれの応答と最も類似性を持つかを判断します。なお、学習においては、NAVERのデータ辞書とマッピングして一般のエンティティに対するマッピング作業を行います。特定のドメインで学習が必要なエンティティのみをタグ付けした場合、そのタグ付けの内容を含めてエンジンで学習させます。
- 学習は、データサイズによって数分から数時間かかります。NAVERクラウドプラットフォームでは、素早い学習処理のためにGPUを活用します。一つのモデルとして学習させるのではなく、チャットボットエンジンでは、幅広いレベルの学習モデルを提供します。例えば、学習の実行開始後、テストメニューでは現在ビルドをリクエストしたモデルの応答が出てくるかのテストが可能です。学習が完了すると、幅広い発話タイプをカバーすることができます。
- 学習時間は、データ量によって異なるが、対話データセットが100以下である場合は5分～10分で学習が完了します。そして、対話を1つ登録した後学習を行う場合、データセットが小さすぎて学習の失敗することになります。少なくとも10以上の対話データセットを記述してテストを行う必要があります。
② 変更された修正を適用
チャットボットビルダーの上の対話モデルをビルドで変更された修正適用のボタンをクリックします。
モデル学習の必要がない機能を直ちにサービスに適用することができます。変更された設定は、最も直近にビルドされたモデルでのみサポートされ、設定の適用が終わると自動的にベータ版に配布されます。
ビルドなしに’変更された修正を適用’に反映可能な機能は、以下の通りです。
- 共通メッセージの修正
- キーワード管理(新規登録、応答の追加及び修正)
- 失敗メッセージ(追加、修正、削除)
- 固定メニュー(サービス利用の有無)
- フィードバック(サービス利用の有無、フィードバックフレーズの修正及び応答メッセージテキストの修正及び削除)
- 類似応答のフレーズ修正(サービス利用の有無は、モデルビルドが必要です。)
- フォームの修正及び追加(但し、新規の対話にフォームの登録と別の対話への接続は、修正配布の対象ではありません。)
- ボタンの追加、削除、位置変更
- ボタンアクションのテキスト修正
- クイックリプライに変更
- オペレーター接続サービスの有無
- アクションメソッド設定の修正
- エンティティ学習
- 辞書型エンティティ学習(追加、修正、削除)
- 但し、システムエンティティ、APIエンティティは学習しない
③ ビルドのキャンセル
モデルビルドを始めた後、修正事項が発生した場合、ビルドをキャンセルすることができます。
- 但し、’前処理’以前の段階でのみビルドをキャンセルすることができます。
④ ビルド管理
チャットボットを作るまでに長い時間をかけて応答の品質を高めます。この過程で、モデルを学習させるヒストリー管理が必要です。
- [ビルド管理]に移動すると、ビルドに関する追加情報を確認することができます。
現在ビルドされている項目とビルドの状況が提供されます。以前に学習させたモデルに戻ってサービスを配信するなど、配信管理機能が提供されます。詳細につきましては、 "ドメイン管理"をご参照ください。
⑤ テスト
ビルドが完了していなくても、’テスト可能’段階まで到達したなら、一部のデータをテストすることができます。
緑色光が点滅する間、’学習中’のデータをテストすることができます。この段階でテストできる項目は、次の通りです。
- 共通メッセージの修正
- キーワード管理(新規登録、応答の追加及び修正)
- 失敗メッセージ(追加、修正、削除)
- 固定メニュー(サービス利用の有無)
- フィードバック(サービス利用の有無、フィードバックフレーズの修正及び応答メッセージテキストの修正及び削除)
- 類似応答のフレーズ修正(サービス利用の有無は、モデルビルドが必要です。)
- オペレーター接続サービスの有無
- アクションメソッド設定の修正
- 対話の登録
- 正規式質問の追加、修正、削除
- 一般質問の追加、修正、削除(一般質問のモデル学習の結果は、ビルドが完了した後可能です。)
- 応答の追加、修正、削除
ビルドが完了すると、点滅していた緑色光が点灯し、’対話モデルのビルド完了’を知らせるウィンドウが表示されます。この段階では、全てのデータを完全に学習し終えた後でテストを行うことができるため、以前の段階でテストした結果とは異なることがあります。
テストの種類には、一件ずつ手動で質問を記述する’手動テスト’と、Excelファイルをアップロードして自動的にテストを行う’自動テスト’とがあります。なお、自動テストのハイエンド機能としては、ベータ版の変更される時点ごとに自動的にテストを行ってテストの品質をチェックできる’品質テスト’があります。
手動テスト：テスト環境を選択して学習した対話をテストすることができる機能を提供します。更に、メッセンジャーと、日付/時間条件を指定して対話をテストすることができます。
- ’詳細をみる’では、分析された対話名、対話タイプ、エンティティ、正規式質問とキーワードを確認することができます。修正ボタンをクリックすると、分析された対話の修正ページに移動します。
- 自動テストによって定められた形式の質問リストをアップロードし、抽出される応答を一度に確認することもできる。
メッセンジャーと日付/時間条件を指定して対話をテストすることができ、テストが完了すると、作業管理からダウンロードすることができます。
アップロード形式
テストテンプレートダウンロードをクリックし、テンプレートファイルを確認することができます。
Xls及びXlsx 形式のファイルのみに対応します。
- 品質テストを通じてチャットボットのバージョン別品質をチェックすることができます。
- 最新のベータ版が変更される時点ごとに品質評価を自動的に行います。
- 当該ドメインで主として取り扱うべき質問と、それにマッチすることが期待される対話名を品質評価データとして登録します。評価が完了すると、PASS率を確認することができ、作業管理ページにて詳細な内訳をダウンロードすることができます。
- メッセンジャーと日付/時間条件を指定して応答条件をテストすることができます。例えば、設定を解除したい場合は、’選択なし’に設定します。
アップロード形式
品質テスト用テンプレートのダウンロードをクリックしてテンプレートファイルを確認することができます。
Xls及びXlsx 形式のファイルのみに対応します。
Step 5. チャネルの連携
チャットボットの対話データを作成した後は、実際にサービスを行うチャネルと連携設定を行います。 各ドメイン別に使用量を提供し、外部に安全にサービスを提供できるようにしなければならないため、NAVERクラウドプラットフォームのAPI Gateway製品と連携して提供されます。
① Custom API 連携のための呼び出しURLを作成
まず、"呼び出しURL作成ガイド"を参照し、API Gatewayの呼び出しURLを作成します。 Invoke URLは、外部のチャネルと連携できる接点を意味します。
- カスタムチャネル：メッセンジャーチャネルでないWebベースのページ及びモバイルアプリケーションでも簡単に連携することができるように、REST APIベースのエンドポイントを拡張して提供する機能です。API Gatewayで設定した
ghcnf URLを使用します。
- メッセンジャーチャネル：LINE、NAVER TALK、カカオトークなどの多様なルートから入ってくる発話を処理し、メッセンジャープラットフォームの連携処理を提供することができます。現在提供するメッセンジャープラットフォームは、LINE、NAVER TALK、カカオトーク、Facebook、LINE WORKSであり、今後更に多くのメッセンジャーを拡張させていく予定です。
② 対話履歴を確認
- メッセンジャーやカスタムチャネルに連携されたサービスを起動させた後、ユーザーとチャットボットの対話履歴を確認することができます。
- 対話履歴では、対話名、対話タイプ、応答、メッセンジャーを検索することができます。
- チャットボットが正常に応答できなかった質問を確認することができます。
- [全ての対話をみる]をクリックする場合、当該対話セッションでユーザーとチャットボットとが交わした全ての対話とそれぞれの対話/応答タイプを確認することができます。
- 対話履歴のダウンロードファイルでは、USER ID、質問/応答、応答/対話タイプ、対話名(対話ID)とプラットフォームを確認することができます。
Step 6. オペレーター接続
チャットボットによる処理が困難のユーザーのご要望は、オペレーターへ接続することで解決することができます。
- オペレーターへの接続のためには、LINE Switcher API との連携を設定した後、オペレーター接続のための対話を作成しなければなりません。
Step 7. 再学習
チャットボットサービスを開始した後は、ユーザーの対話履歴を基に、エンドユーザーがチャットボットとどのような対話を交わしたかを把握する必要があります。応答の品質を高めるために、チャットボットの答えられなかったユーザーの質問を対話に反映しなければなりません。このような過程を再学習と呼びます。
① 失敗した対話の再学習
ユーザーの質問に対し、応答失敗として返された対話のリストを確認して検討することができます。
- 修正ボタンをクリックすると、当該質問を従来に作成された対話に追加することができます。対話名や質問で検索し、適切な対話に追加することができます。
- 保留ボタンをクリックすると、以後再検討を行うことができます。
- 除外ボタンをクリックすると、検討対象でない対話を失敗対話のリストから除外することができます。
- 検討された対話のリストでは、検討日と対話日を確認することができます。
② 類似応答の再学習
ユーザーの質問に類似応答として返された対話のリストを確認して検討することができます。
- 修正ボタンをクリックすると、当該質問を従来に作成された対話に追加することができます。
- 保留ボタンをクリックすると、以後再検討を行うことができます。
- 除外ボタンをクリックすると、検討対象でない対話を類似応答のリストから除外することができます。
- 検討された対話のリストでは、検討日と対話日を確認することができます。
③ 不満足な対話の再学習
ユーザーがチャットボットの応答に対し、満足のいかないフィードバックを行った対話のリストを確認して検討することができます。
- 正解ボタンをクリックすると、チャットボットの応答が適格と判断し、不満足な対話のリストから除外されます。
- 修正ボタンをクリックすると、当該質問を従来に作成された対話に追加することができます。
- 保留ボタンをクリックすると、以後再検討を行うことができます。
- 除外ボタンをクリックすると、検討対象でない対話を不満足な対話のリストから除外することができます。
- 検討された対話のリストでは、検討日と対話日を確認することができます。
④ 満足した対話の再学習
ユーザーがチャットボットの応答に対し、満足のいくフィードバックを行った対話のリストを確認して検討することができます。
- 正解ボタンをクリックすると、チャットボットの応答が適格と判断し、満足した対話のリストから除外されます。
- 修正ボタンをクリックすると、当該質問を従来に作成された対話に追加することができます。
- 保留ボタンをクリックすると、以後再検討を行うことができます。
- 除外ボタンをクリックすると、検討対象でない対話を満足した対話のリストから除外することができます。
- 検討された対話のリストでは、検討日と対話日を確認することができます。
[Tip]サービスDemo Excelのテンプレート
チャットボットDemoの対話セットを読み込んでテストすることができます。
-
zipファイルには、5つのExcelテンプレートファイルがあります。(順番通りにアップロードすることをお勧めする)
- 対話タイプ
- エンティティ
- アクションメソッド
- フォーム
- 対話－韓国語
- 対話に登録された応答に、FormやActionMehtodを参照する場合、アップロード中にエラーが発生することがあります。 そのため、対話タイプとエンティティなど、上記でお勧めする順に沿ってファイルのアップロードを行います。
- 5つのテンプレートをアップロードした後、’対話モデルをビルド’をクリックします。
- テストで対話に登録された質問を記述してテストを行います。
