Intent Recognition（意図の分類）の活用

Intent Recognitionは、ユーザーの入力テキストや前のノードの情報から意図を分類し、その意図に基づいて適切な応答を生成するための強力なツールです。 分類はAIが自動で行うため、複雑なルール設定や条件分岐を必要とせず、柔軟なワークフローを構築できます。

今回のワークフローでは、問い合わせ内容のリストから問い合わせの意図を分類し、決済に関する問い合わせのみを抽出・出力する例を紹介します。

デモデータの準備

まず、Studioで新しいワークフローを作成します。

LLMノードを追加し、以下のプロンプトをコピーして貼り付けます。

以下はデモデータです。このデータを出力してください。

## データ1
・株式会社テスト工業
・問い合わせ内容：二重に決済されております。

## データ2
・株式会社デモ産業
・問い合わせ内容：インターネット通信がない状態の時、どのように使えますか？

## データ3
・株式会社検証物産
・問い合わせ内容：担当者の電話番号を教えてください。


## データ4
・株式会社test
・問い合わせ内容：支払いがうまく行えておりませんのでご確認よろしくお願いします。

Intent Recognitionノードの追加

次に、LLMノードの右にIntent Recognitionノードを追加します。

その後、Intent Recognitionノードと接続し、以下のような設定を行います。

・Input：llm-1.response
・モデル：デフォルトのものでOK
・カテゴリ1：決済に関する情報
・カテゴリ2：その他の意図

LLMノードの追加

さらに、Intent Recognitionノードの右にLLMノードを追加します。

プロンプトには「決済に関する情報であればデータを出力してください」と入力します。

最終的なワークフロー

最終的なワークフローは以下のようになります。

ワークフローの実行

これだけで準備は完了です！デバッグボタンをクリックして、ワークフローを実行してみましょう。

実行すると、決済に関する問い合わせのみが抽出され、以下のように表示されます。

実際のワークフロー構築では、Googleスプレッドシートのデータを取得するノードや、メール送信ノードなどと組み合わせて使用することで、より実用的なシナリオを構築できます。

Intent Recognitionを活用することで、ユーザーの意図に基づいた柔軟な応答が可能となり、ワークフローの効率化とユーザー体験の向上が期待できます。ぜひ、さまざまな場面で試してみてください。