就職活動は信じられないほど疲れます。 はい！それは決まり文句ではなく、私が実際に経験したことです。 さらに、 の調査では、求職者の約 70% が就職活動に対してストレスを感じていることが明らかになりました。 ResumeGenius 求職者の70%が就職活動に対してストレスを感じています。 就職活動のストレスを軽減する方法（自分を整理する、目的として捉える、休憩を取る、ポートフォリオを作成する、選択する、応募書類をカスタマイズするなど）に関する記事は数多くありますが、実際のところ、これらのアドバイスは根本的な問題には対処していません。 本当の問題は、就職活動が複雑で退屈で、繰り返しが多く、圧倒されてしまうことです。したがって、適切な解決策は、応募プロセスを細分化して精神的な負担を軽減し、求職者が必要なタスクだけに集中できるようにすることだと私は考えています。 最近の人工知能（AI）のトレンドにより、チャットボットを構築してこれらの問題を解決する可能性が生まれています。そして、それがJobQuestの誕生のきっかけでした。 JobQuest は、求職プロセスを効率化できる AI チャットボットです。求人掲示板から希望に合った求人情報を探し出し、さまざまな職種に合わせて履歴書を改善するためのヒントを提供し、パーソナライズされたカバーレターを作成し、面接の準備をサポートします。 この記事では、チャットボットの開発フェーズについて説明します。ただし、その前に、チャットボットがどのように機能するかを確認しましょう。 JobQuest はどのように機能しますか? 簡単に言えば、JobQuest はあなたの就職活動のパートナーです。これは、反復的で退屈な作業をすべて実行することで就職活動を効率化するチャットボットです。これにより、雇用主の注目を集めるための知的でパーソナライズされたドキュメントを作成するという最も重要なプロセスに集中できます。 求人市場は細分化されており、同じ仕事をする人材を探しているにもかかわらず、企業によって採用する職種の呼び方が異なります。 たとえば、ある会社がコンテンツ ライターを募集している一方で、別の会社がコピーライターを募集しているとします。どちらの会社も、名前は異なりますが、非常によく似た職務内容を持っています。求職者が自分に合っているかどうかを知るには、それぞれの職務内容を確認する必要がありますが、これは時間がかかり、大変な作業です。 JobQuest では、仕事の好みを指定できます。この情報に基づいて、さまざまな求人プラットフォームで好みに関連する最近の求人を検索します。 JobQuest の仕組みは次のとおりです。 AI チャットボットには 4 つの機能があります。 求人検索 履歴書の更新とパーソナライズ カバーレターの作成 面接練習 典型的な求職者は、さまざまな企業の求人情報を求人掲示板でチェックしたいと思っています。そのため、さまざまな求人掲示板を手動でスキャンし、好みに基づいて求人をフィルタリングする代わりに、JobQuest がそのタスクを処理し、求人の推奨事項を提供します。 チャットボットに求職中であることを伝えるプロンプトを送信すると、チャットボットは希望条件（業界、場所、職種、役職、履歴書（必須ではありません））を送信するように求めます。 希望条件を送信すると、チャットボットが検索して、応募または詳細を確認するためのリンクを含む求人リストを返します。(混乱を避けるために、チャットボットがセッションごとに返す求人は 15 件未満に抑えました。より多くの求人リストが必要な場合は、チャットボットに指示することができます)。 興味のある仕事を見つけたら、求職者として次にすべきことは、応募書類（履歴書とカバーレター）を提出することです。求人応募の提出に関するいくつかの事実を確認しましょう。 その仕事に応募しているのはあなただけではありません。 あなたはおそらく、応募者 500 人のうちの 1 人でしょう。人事部には、すべての応募書類を読む時間も思考力もありません。そこで、人事部は応募書類追跡ソフトウェア (ATS) (使用されているキーワードなどの特定の基準に基づいて、応募書類をスキャンしてフィルタリングするソフトウェア) を導入し、最適な候補者を選ぶ手助けをします。 面接を受ける可能性を高めるには、個別のカバーレターと履歴書を提出する必要があります。 上記の点を踏まえると、疲れ果てずに仕事を続けることは求職者にとって不可能だと思います。応募した仕事ごとに独自のカバーレターを自分で書いたり履歴書を更新したりする代わりに、AI チャットボットがその作業を手伝ってくれます。 したがって、履歴書の改善やカバーレターの書き方についてサポートが必要な場合は、チャットボットに指示するだけです。チャットボットは、履歴書をアップロードして職務内容 (JD) を貼り付けるように求めます。 次に、チャットボットは求人情報のキーワードに合わせて最適化された、パーソナライズされたカバーレターを生成します。 チャットボットは、職務内容に関する洞察、推奨事項、履歴書に追加、削除、更新すべき事項も提供します。 求職者としてのストレスを軽減するだけでなく、パーソナライズされたカバーレターと履歴書は企業から連絡を受ける可能性を高めます。 また、JobQuest を使って面接の練習をしたり、採用担当者から折り返しの電話を受けるためのヒントを得たりすることもできます。JobQuest は、予想される質問の練習をしたり、パフォーマンス向上のためのフィードバックを提供したりすることで、面接を成功させるお手伝いをします。このチャットボットは、面接官の立場になって、面接の段階をシミュレートします。 面接を希望するプロンプトを送信すると、チャットボットは面接プロセスに関連する必要な情報を提供するように求めます。面接の所要時間、業種、応募する職種、重点を置く面接の種類（行動、状況、技術）、および職務内容などの情報です。 この情報が提供されると、チャットボットは質問をし、回答を待って、フィードバックと例を提供します。面接セクションの終了時（所要時間が経過したとき）に、チャットボットはフィードバックを提供し、成功の可能性を高めるために自分自身を改善するためのヒントを提供します。 JobQuest は、面接を成功させる方法に関するオンライン情報も提供します。チャットボットの機能とは別に、このチャットボットは最新の求人情報を毎日通知します。 このチャットボットがどのように動作するかについては、この ご覧ください。 デモ ビデオを チャットボットを試すこともできます: Coze Storeのチャットボットへのリンクはこちら - JobQuest Assistant テレグラムボットへのリンクはこちらです - https://t.me/JobQuesst_bot この AI チャットボットはどうやって構築したのでしょうか? このセクションでは、このチャットボットを 3 日以内に構築した方法について説明します。 はい！それはタイプミスではありません。私は、コード不要の AI チャットボット開発プラットフォームである Coze のおかげで この求職者向けコンパニオンを 72 時間以内に構築しました。 、 Cozeって何ですか？ コードを 1 行も書かずにチャットボットのアイデアを実現できる AI チャットボット作成プラットフォームです。プロンプト (チャットボットの動作をガイドする指示) を記述してチャットボットを構築します。Coze は、コミュニケーションに自然言語処理 (NLP) を使用します。 Coze は、 コンピューターは人間の言語を理解し、人間と人間の言語でコミュニケーションできるようになります。コンピューターは通常、0 と 1 でコミュニケーションしますが、NLP アルゴリズムを使用すると、コンピューターは人間が提供する指示を読み取り、情報を処理できます。 自然言語処理 (NLP) により、 チャットボットの構築プロセス Coze を使用すると、コードを 1 行も書かずにチャットボットを理想化し、実装して公開できます。このチャットボットを構築するプロセスを順を追って説明します。 前提条件の設定 これは、チャットボット開発プロセスの中で最も重要な部分のようです。なぜでしょうか? 明確な思考プロセスを開発し、問題を視覚化し、適切な解決策を提供するのに役立つからです。 チャットボットを視覚化するのに役立った項目のチェックリストを以下に示します。 解決したい問題を理解する 就職活動中の求職者のストレスを軽減するチャットボットを構築したい。求職者が応募するたびに通過する必要があるチェックポイントを一つ一つ分析する必要がありました。 求職者は仕事を検索し、個別のカバーレターと履歴書を添えて応募し、面接の準備をします。 何を構築したいのかを明確に理解しておくと、次のようなメリットがあります。 マルチエージェント モデルまたはシングルエージェント モデルについて決定します。上記のチェックポイントに基づいて、マルチエージェント チャットボットを構築します。 プロジェクトに必要なプラグインの種類を決定します。このプロジェクトでは、オンラインで仕事を検索する必要があります。そのため、求人情報を取得するために求人掲示板 (または求人集約サイト) に接続するためのプラグインが必要です。また、ユーザーがアップロードした履歴書を読み取って解析するためのドキュメント リーダーとパーサーも必要です。このプロジェクトでは、幸運にも Coze プラグイン ストアでプラグインを見つけることができました。 これらの前提条件が整えば、実際に作業に取り掛かる時間です。さあ、始めましょう! バックエンドの構築 前提条件が整いましたので、チャットボットを構築してみましょう。 ワークスペースの設定 最初のステップはワークスペースを設定することです。 ワークスペースを設定するには: ご覧ください Coze.comを ホームページの左上隅にある「+」をクリックすると、チャットボット作成ウィザードのページが表示され、チャットボットを作成するための 2 つのオプション (標準オプションと AI 生成オプション) が提供されます。 オプションでは、エージェント名と機能を設定し、ワークスペースとチャットボットのアイコンを手動で選択できます。 標準 オプションでは、大まかな希望を入力するだけで、名前、説明、アイコン、プロンプトが生成されます。 AI 生成 JobQuest チャットボットを開発したいと仮定します。次の概要を入力します。 「就職活動を効率化するチャットボット。仕事の検索、履歴書の確認、カバーレターの作成、面接の練習などに役立ちます。」 AI はプロンプト、スキル、アイコン、名前、説明、プロンプトを生成します。 しかし、私は開発したいものが明確にわかっているので、エージェント名、機能、アイコンを手動で入力することを好み、実際にそうしました。 チャットボットの機能を構築する チャットボットを作成すると、デフォルトでシングルエージェント モードのワークスペースに移動します。画面の左上にあるモード切り替えアイコンをクリックすると、 に切り替えることができます。 マルチエージェント モード マルチエージェント モードでは、グローバル レベル (チャットボットの全体的な動作に影響) とローカル レベル (マルチエージェント チャットボットの各ノードの動作の変更) の両方でチャットボットを微調整できます。 グローバル機能 グローバル機能設定は、画面の左端にあります。これは「アレンジメント」セクションと呼ばれます。ここで、ペルソナとプロンプトを生成し、スキルを追加し、メモリ設定を調整し、チャットエクスペリエンスを調整し、チャットボットにロールを追加します。 ここでは、バックエンド設定と一致するグローバル設定のペルソナとプロンプトのセクションに焦点を当てます。その他のセクションについては、この記事の後半で説明します。 チャットボットにペルソナとプロンプトを追加する このセクションでは、チャットボットの特性、できること/できないこと、機能とスキル、ワークフロー、コンテンツ、制約を設定できます。 知っておいていただきたいのは、Coze のようなノーコード プラットフォームでチャットボットを構築するには、プロンプト エンジニアリングに精通している必要があるということです。 チャットボットを効果的かつ正確にするには、生成 AI エージェントが理解できるような方法で指示を構成する方法を知っておく必要があります。 ただし、プロンプト エンジニアリングを知らない場合でも心配する必要はありません。Coze はプロンプトを回避する方法を提供しています。 プロンプトを回避する方法を学ぶ前に、適切なプロンプトに関するヒントをいくつか学びましょう。 。長々と説明しないでください。指示が不明瞭であればあるほど、チャットボットが理解して正しい回答を返すことが難しくなります。 指示は簡潔にしてください 。生成 AI は自然言語を処理できるため、自然言語を使用します。文法的に正しいプロンプトを作成し、指示に正しい句読点を付けます。 自然で基本的な言語を使用します 。生成 AI を学生として見て、学生のように扱います。役割を割り当て、出力をどのようにしたいかを指示します。 役割を割り当て、出力を指定します 。詳細に記述します。トーン、長さ、構造、スタイル、およびチャットボットがユーザーのクエリにどのように応答するかを含めます。実験して繰り返します。 適切な構造を適用します これにより、効率的で正確かつ便利なチャットボットを構築する方法を学ぶことができます。 チャットボットを使って指示を与え、新しいことを試してみましょう。 Coze のプロンプトの書き方を一から学びましょう。 シングルエージェント モードのワークスペースで、アレンジメント セッションの右上にある最適化ボタンを選択します。3 つのオプションがあるボックスがポップアップ表示されます。次のいずれかを選択できます。 直接自動最適化 デバッグ結果に基づいてプロンプトを生成します。 チャットボットのアイデアを書き出します。 これらのオプションのいずれかを選択すると、AI がチャットボットのプロンプトとペルソナを生成します。そして、それを自分のアイデアに合わせて編集することができます。 さまざまなペルソナとプロンプトのテンプレートを選択することもできます。 ドラフトを生成したら、マルチエージェント モードに切り替えるだけです。 このプロジェクトでは、ペルソナとプロンプトのセクションは、チャットボットに役割を割り当てさせる役割セクションで構成されています。 あなたは… Role You are JobQuest Assistant, a job search companion dedicated to providing personalized job recommendations, expert tips on resumes and cover letters, and tailored interview preparation to help users navigate their job search and secure their dream positions. では、さまざまなスキルについて説明します。複雑なチャットボットを設計していない場合は、スキルと呼ばれることもあります。私のチャットボットには、求人検索機能、カバーレターと履歴書のヒント機能、面接準備アシスタント機能の 3 つの機能があります。 機能 そして、これらの機能にはサブスキルがあります。 これをチェックしてください: Features ### Feature 1: Streamline and Personalized Job Search and Recommendation - Fetch job opportunities based on the user's preferences (desired role, industry, location, experience level and so on) - Display results in an organized and categorized format with quick apply links. ### Feature 2: Cover Letter and Resume Tips **Skill 1: Resume Review and Tips** - Identify strengths, weaknesses, and formatting errors in uploaded resume. - Suggest industry-specific keywords for better ATS compatibility. - Give recommedations for improving and personalizing resuming based on job description. **Skill 2: Cover Letter Writing** - Provide a guided wizard to draft personalized cover letters. - Suggest phrases and formats based on the job role and company. - Generate a coverletter template based on the job description. ### Feature 3: Interview Preparation Assistance **Skill 1: Mock Interviews** - Simulate interview scenarios based on the user role. (you ask a question like an interviewer and the user answer the question like the interviewee). - Provide behavioral, technical, and situational questions. - Provide an overall overview after the interviewing section is over. **Skill 2: Preparation Resources** - Provide resources like FAQs, STAR method examples, and confidence-building tips. - Example: 🎤 Question: "Tell me about a time you overcame a significant challenge." 💡 Tip: Focus on STAR (Situation, Task, Action, Result). は、チャットボットがプロセスを実行する方法について指示を与える場所です。私たちが取り組んでいるような複雑なチャットボットの場合は、次のことから始める必要があります。 ワークフロー 求人検索のための好みを収集する 履歴書とカバーレターを改善する世代 求職者の質問応答スキルを向上させるために、インタラクティブな面接セッションを作成します。 、回答の仕方について指示を与える場所です。ここで、チャットボットに適切な口調と希望する回答方法を伝えます。私のチャットボットは、求職者に対して厳しいものではなく、友人であり、ストレスを和らげる仲間であるべきです。 コンテンツは また、ユーザーの質問に対する回答をどのように構成するかについて、チャットボットのプロンプトも作成しました。 これをチェックしてください: Content **Example Prompts:** - **Job Search:** "Let's find your dream job! What role and location are you targeting?" - **Cover Letter Tips:** "Here's a professional tone for your cover letter. How would you like to personalize it further?" - **Mock Interview:** "You're applying for a project manager role. How would you handle conflicting priorities in a project?" チャットボットが解決しようとしている問題に集中できるようにするためのガードレールとして機能します。 制約は、 これをチェックしてください: Constraint - Only focus on job hunting topics - Only offer feedback at the end of interviewing session マルチエージェント チャットボットの場合、このセクションでは、チャットボットに求めるものの概要を説明します。このセッションは、Web サイトを設計するときのワイヤーフレームの設計に似ています。 概要だからといって、曖昧でわかりにくいものであってはいけません。上で見たように、これは効率的なチャットボットを構築するための基礎です。チャットボットの全体的な効率と正確性に貢献する適切なバランスを見つけてください。 チャットボットのプロンプトを作成したら、次はローカル機能の構築に集中します。さあ、始めましょう! 地域の特徴 グローバル機能とは異なり、ローカル機能は各チャットボットのノードの効率に影響します。このプロジェクトに取り組んでいるときに、チャットボットの効率は各ノードの独立性と相互依存性に依存することを発見しました。 そこで、チャットボットを独立性と相互依存性の両方を備えたものにしましょう。 セクションでは、チャットボットのローカル機能を調整します。ドラッグ アンド ドロップ機能を使用すると、チャットボットを簡単に構築できます。マルチエージェント モードに切り替えると、デフォルトのセッションとしてノードに接続された緑色の開始ボタンが表示されます。 「開発」 開発されたワークスペースの任意の部分をダブルクリックしてエージェントを追加するか、セクションの下部にあるノードの追加ボタン (青色) をクリックすることで、ワークスペースにさらにノードを追加できます。 ここでは、必要な数のノードを作成できます このプロジェクトでは、以下の 4 つのノードを作成します。 パーソナライズされた求人の推奨 履歴書のヒント カバーレタージェネレーター 面接準備アシスタント 各ノードには、シナリオ、エージェント プロンプト、スキル、自動提案セクションが含まれています。 : 効率性を高めるために、ノードにあいまいな名前を付けるのは避けてください。チャットボットの効率性に影響する可能性があります。 ヒント シナリオ。ここで、チャットボットに適用される機能とサポートされるシナリオを追加します。このセクションは、他のチャットボット ノードが、処理できないタスクをいつどのノードに割り当てるかを知るのに役立ちます。 「 」ノードのシナリオは次のようになります。 パーソナライズされた求人推奨 Helps you streamline the job search process. It helps user solve the problems related to finding relevant job opportunities, ensuring the desired role align with their preferences. エージェントのプロンプト セクションでは、操作ロジックと問題を処理するための手順を指定します。 グローバル設定のペルソナとプロンプトのセクションとは異なり、ここではより詳細に記述しました。ノードの役割、操作ロジック (ノードの動作方法に関する指示)、チャットボットが回答をフォーマットする方法、エラーが発生した場合の処理方法、制約などを追加しました。 次に例を示します。 Role You're a job hunter. your task is to help users search and retrieve jobs that align to their preferences ### **Operational Logic** #### **Prompt User for their Preferences** - Ask for the role, industry, location, and experience level. Example: *"What type of job are you looking for? Please specify the role, industry, and preferred location."* #### **Save Searches & Alerts** - Ask the user if they'd like to save the current search for future alerts. Example: *"Would you like to save this search for future updates?"* ... ## Output Format Example ========================== 🎯 Top Recommendation: <Job Title> at <Company Name> 🏢 Location: <City, State> 💼 Job Type: Full-Time/Part-Time/Remote 💰 Salary Range: <Salary Information> 📅 Posted on: <Date> **Note:** Provide an action button for each job listed to apply or view more details. ## **Problem Handling Steps** #### **Scenario 1: Missing or Incomplete User Input** - **Problem:** The user skips providing some preferences or does not upload a resume. - **Solution:** Prompt politely for the missing information. Example: *"I noticed you haven't uploaded a resume. Would you like to proceed without it or upload one for tailored recommendations?"* Proceed with default options if the user chooses to skip. ### **Scenario 2: No Matching Job Listings Found** - **Problem:** The `Job_search()` plugin returns no results. - **Solution:** Apologize and offer alternative suggestions. Example: *"I couldn't find any jobs matching your preferences. Would you like to expand your search criteria or explore similar roles?"* Suggest nearby industries, roles, or locations. --- ## **Constraints** 1. Only job-search related tasks are handled by this agent. 2. User data, including preferences, must be securely stored and not shared without consent. ... ご覧のとおり、上記のプロンプトはより詳細になっています では、プラグイン、知識、またはワークフローを追加して、ノードの機能を強化します。スキルを使用すると、ノード/エージェントは強化された個体のように機能します。 スキル セクション スキルを追加するには、 「+」をクリックし、指示に従って追加したいスキルを選択します。 「 」をオンにすると、回答ごとに、チャットボットが 3 つの追加の質問を返すようになります。 自動提案 その他の注意事項: グローバルジャンプ条件の追加 グローバル ジャンプ条件は、ノードが特定のシナリオで何を行うかを決定するのに役立ちます。各ノードにグローバル ジャンプ条件を追加すると、その効果が向上します。ユーザーが別の機能についてヘルプを必要とする場合、ジャンプ条件により、切り替えの決定をより迅速に行うことができます。 グローバルジャンプ条件により、チャットボットは任意のノードにできるだけ早くタスクを割り当てることも容易になります。 ノード接続 知っておいていただきたいのは、任意のノードを接続するだけでは十分ではないということです。AI チャットボットの効率は、各ノード間の関係性にも左右されます。無関係なノード同士を接続することはできません。 あるノードを別のノードに接続するには、ユーザーの考え方と、ユーザーが解決できる問題を深く理解する必要があります。 このプロジェクトでは、求職者はまず Web で求人を検索することから始める可能性が高いため、私は「 ノードをベース ノードとして配置しました。これは、すべての新規ユーザーの主なチェックポイントです。 パーソナライズされた求人推奨」 求人リストを受け取ったら、ワークフローの次の段階は応募書類の送付です。ここで、履歴書とカバーレターの作成にサポートが必要になります。このため、「 」ノードを ノードに接続しました。 履歴書のヒント 「パーソナライズされた求人推奨」 「 」ノードは「 」ノードに接続されています。チャットボット ユーザーがカバーレターの生成を要求するたびに、ノードは以前に履歴書がアップロードされているかどうかを確認し、アップロードされていない場合はユーザーに履歴書をアップロードするように求めます。これは冗長性を回避するために行いました。 履歴書のヒント カバーレター ジェネレーター 「 」ノードは他のノードとは異なります。このノードは、「 」ノードと「 」ノードという 2 つの異なるノードにリンクされています。なぜでしょうか? 面接準備アシスタント パーソナライズされた求人推奨事項 履歴書のヒント パーソナライズされた面接セクションをシミュレートするには、職務内容と履歴書が必要です。そこで、「 」ノードのサブノードだけではなく、ベースノードである「 」ノードにも追加することにしました。 履歴書のヒント パーソナライズされた求人の推奨事項 プロジェクトで最も面倒な部分であるバックエンド プロセスの開発は完了しました。次は、チャットボットのユーザー エクスペリエンスを向上させるときです。 フロントエンドの設計 フロントエンドはバックエンドと同じくらい重要です。フロントエンドはチャットボットを人間らしくし、チャットボットとのコミュニケーションを容易にします。このセクションでは、チャットボットのパフォーマンスを向上させ、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために、いくつかの設定を微調整します。上記のバックエンドと同様に、ローカル設定 (個々のノードを改善するため) とグローバル設定 (チャットボットの効率性を高めるため) の両方を微調整する必要があります。 さっそく、始めましょう！ ローカル設定の調整 ここでは、モデル設定、ノード切り替え設定、および「各会話ラウンドをどのノードが処理するか」を微調整する必要があります。 モデル設定 ここでは、チャットボットに適した生成 AI モデルを選択し、世代の多様性を選択し、入力と出力の設定を行います。 モデル設定については、 ノードの右上隅にある3つのドットをクリックします モデル設定を選択します。 モデル設定では、利用可能な生成モデルから選択できます。OpenAI GPT モデル、Anthropic Claude、Google Gemini にはいくつかのバージョンがあります。選択するモデルのタイプは、効率性とコストのニーズによって異なります。 : 最先端のモデルが必ずしも最良であるとは限りません。効率、コスト、精度の適切なバランスを見つけてください。 注 私のプロジェクトでは、OpenAI GPT-4o ミニ モデルを選択しました。このモデルは私のプロジェクトに適しているからです。 このようなマルチエージェント モデルの最も優れた点は、各設定が各ノードにのみ影響することです。 モデル生成の多様性を微調整することに重点を置いています。正確、バランス、クリエイティブ、さらにはカスタム設定から選択できます。 Generation Diversity は、 このプロジェクトでは、モデル設定をそのまま残しました。 ノード切り替え設定 ここでは、現在のノードがユーザーの質問に答えられないシナリオをどのように処理するかを調整します。 ここでは、ノードがユーザーの問題を解決できない場合にどうするか、また、回答ノードを切り替える決定の責任者（現在のノードから独立したモデルか、質問に回答するモデルか）を選択できます。 ノードを切り替えるタイミングを決定します。ユーザー入力後、モデル回答後、またはその両方。 全体として、この設定は、マルチエージェント システム内の各ノード間のスムーズな遷移を構築するのに役立ちます。 : これらの設定がわからない場合は、心配する必要はありません。そのままにしておいてください。Coze はデフォルト設定を有効に構成しています。 注 新しい会話ラウンドはどのノードに送信する必要がありますか? これらの設定では、新しい会話の各ラウンドをどのように処理するかを決定するように求められます。 前の質問に答えた最後のノードが続行しますか? または、開始ノードが毎回質問に答えますか? デフォルト設定では、すべての新しい会話は質問に答えた最後のノードに送信され、これはこのチャットボット開発プロジェクトに最適です。 グローバル設定 グローバル設定には、AI チャットボットの全体的な機能が含まれます。 グローバル設定については、画面の左側にある配置セクションに戻ります。ここでは、メモリを微調整したり、チャットエクスペリエンスを改善したり、音声機能を追加したりできます。 メモリ機能 メモリ セクションは次の要素で構成されます。 すると、ユーザー情報を格納するコンテナーを作成できます。 変数を使用 構造化されたテーブル形式でユーザー データを保存できる整理されたテーブル ストレージです。 データベースは、 人間の脳のように機能します。AI エージェントがインタラクションに基づいてユーザーの記憶を形成するのに役立ちます。これを有効にすると、ユーザー エクスペリエンスの向上が容易になります。以前のチャットを記憶し、重要なパーソナライズされた情報を保存し、過去のチャット体験に基づいて回答を絞り込み、パーソナライズされた情報を提供します。 長期記憶は 私のプロジェクトでは、ユーザーの設定 (希望する職務、場所、経験レベル) を保存するための変数を割り当てました。 また、長期メモリをオンにして、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、チャットボットが各ユーザーのチャットをパーソナライズできるようにします。 チャット体験 すべてのグローバル設定は重要ですが、このチャット エクスペリエンス設定はさらに重要です。なぜでしょうか? ユーザー エクスペリエンスに直接影響を与える可能性があるからです。 最初の質問、ショートカット、背景画像は、モードを設定し、会話をできるだけ長く続けるのに役立ちます。 冒頭の質問 ここでは、初めてのユーザーにチャットボットを紹介し、質問できる質問のリストを提供します。 紹介文は簡潔かつ要点を押さえた内容にしてください。ユーザーが尋ねそうな質問が含まれていることを確認してください。 JobQuest の場合、質問はユーザーが尋ねそうな質問に関連していることを確認します。たとえそれがユーザーの希望する質問でなくても、チャットボットの使用モードを設定するのに役立ちます。 導入と最初の質問を作成するには、 セクションの上部にある「+」をクリックすると、AI がいくつか生成します。 好みに合わせて調整および編集します。 ショートカット これらは検索入力の上にあるボタンです。これにより、ユーザーは事前に設定された質問を開始しやすくなります。 求職活動中のストレスを軽減するために、ユーザーが簡単にクリックして検索できるショートカット ボタンを追加することにしました。 ショートカットを作成するには、 ショートカット セクションの上部にある「+」ボタンをクリックし、ポップアップ ページに情報を入力します。 チャットボットにショートカットを追加する方法に関する はこちらです。 リソース 背景画像 ユーザーエクスペリエンスを向上させる関連する背景画像を追加します。 テストとデバッグ テストとデバッグのプロセスは、チャットボット開発フェーズの残りの部分と同じくらい重要です。このセクションをスキップすることは、動作するかどうかをテストせずにアプリケーションを開発してデプロイするのと同じです。 チャットボットを開発する際のベストプラクティスは、構築しながらテストとデバッグを継続することです。これにより、プロジェクト開発フェーズの早い段階でエラーを発見できます。 このチャットボットの開発に私が従った典型的なプロセスは、 プロンプトを書く 動作するかテストする 意図したとおりに動作しない場合は、プロンプトを編集してください 意図したとおりに機能する場合は、先に進みます すべてのノードに対してこのプロセスを繰り返します。 全体的な開発フェーズ (フロントエンドとバックエンドの両方) の後、ユーザーの立場になって、ユーザーの考え方をシミュレートします。これにより、チャットボットの効率性とノードの切り替えの有効性をテストするためのプロンプトを作成することができました。 これはテストとデバッグ段階のチェックリストです。 ノードは意図したとおりに質問に答えます 消費トークン数と回答速度 チャットボットは適切なタイミングでプラグインを呼び出しました ノードは必要なときに切り替えられる 従来は、問題が発生したときにデバッグを行うのが一般的でした。しかし、エラーが発生したときだけでなく、バックエンドで何が起こっているかを理解することも重要だと私は考えています。 チャットボットのバックエンドで何が起こっているかを知る方法は次のとおりです。 デバッグ シンボル (生成された回答の下部にあるレンチの画像) をクリックすると、デバッグの詳細が表示されます。 デバッグ情報では、次のような多くの情報にアクセスできます。 RunTree（チャットボットが質問に答えるために実行したプロセス） ノードの詳細（レイテンシ、開始/終了時間、使用されたトークンなど） 入力（JSON 形式のユーザー入力） 出力（マークダウン形式で生成された出力） モデルが消費するトークンが多すぎると思われる場合は、効率性を高めるためにプロセスを最適化すべき場所を把握できます。 Runtree セクションに移動するだけです: リストの上にカーソルを置きます そして、各呼び出しのレイテンシ情報とトークン消費量にアクセスできるようになります。 たとえば、上の画像では、GPT4 mini が 3253 トークンを消費し、レイテンシが 5034 ミリ秒であることがわかります。 この情報を使用して、チャットボットの効率と応答速度を向上させる方法を決定できます。 テストとデバッグは一度きりのプロセスではなく、反復的なプロセスです。結果に満足するまでこれを続けます。 出版 チャットボットを公開するには、画面の右上隅にある青い公開ボタンをクリックします。 チャットボットを公開するプラットフォームを選択します。API (他のプログラムやアプリケーションからアクセス可能) または Web SDK (このチャットボットの機能を Web アプリケーションに統合) として、さまざまなプラットフォームに公開するオプションがあります。 チャットボットをどこにどのように展開する場合でも、必要なのは、必要な数のプラットフォームを選択し、承認されるように構成することだけです。 このチャットボットは、Coze エージェント ストア、Cici AI、Telegram に展開する予定です。 最初の 2 つのプラットフォーム (Coze Agent Store と Cici AI) はすでに承認されているため、選択するだけです。チャットボットを Telegram プラットフォームにデプロイするには、設定する必要があります。 Coze Chatbot の展開用に Telegram を構成する方法を学びます。 設定が完了したら、「公開」ボタンをクリックして、送信内容が承認され公開されるまで待ちます。 将来のアップグレード 就職活動は非常に複雑な作業です。そのため、求職者のストレスを軽減するツールを構築することが 1 つの方法です。JobQuest チャットボットで解決したい問題が何であるかについては、十分なアイデアがありましたが、開発プロセスを進めていくうちに、解決すべき問題が次々と明らかになりました。 ということで、このチャットボットを公開して使用できるようになりましたが、時間の経過とともにさらに追加したい機能がいくつかあります。 近い将来に追加されることを期待している機能の一部を以下に示します。 スプレッドシート アプリケーションをチャットボットに統合したいと思っています。これにより、すべてのジョブがスプレッドシートに追加され、整理しやすくなります。 タスクとカレンダー アプリケーションを統合して、ユーザーが面接をスケジュールし、面接に関するリマインダーを定期的に受け取ることができるようにします。 全体として、近いうちに、求職プロセスを整理するための機能を追加する作業を行う予定です。 結論 この記事では、JobQuest チャットボットの仕組み、その機能、Coze ノーコード プラットフォームを使用した開発の過程について詳しく説明します。経験豊富な開発者でも、技術愛好家でも、次のプロジェクトにインスピレーションを与える洞察が見つかるでしょう。
