特定のコンテンツセットに対して幻覚を伴わない会話のボットを作成するには、次の手順に従うことができます。

コンテンツの範囲を決定する：公開されているWebサイトからのテキストなど、ボットが参照するコンテンツの特定のセットを定義します。

トレーニングデータを準備します。コンテンツデータをクリーニングして前処理し、エラー、無関係な情報、および複製データがないことを確認します。

適切な会話型AIモデルを選択します。ルールベースのモデル、検索ベースのモデル、生成モデルなど、会話ボットを構築するためのさまざまなモデルがあります。コンテンツの要件と範囲に最適なモデルを選択します。

モデルのトレーニング：準備されたトレーニングデータでモデルをトレーニングします。モデルは、データのパターンと関係を学習し、データに基づいて応答を生成します。

モデルの評価：精度、精度、リコール、F1スコアなどのメトリックを使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。

モデルの微調整：モデルのパフォーマンスが目的のレベルまで存在しない場合は、ハイパーパラメーターを調整したり、トレーニングデータを変更したり、別のモデルを使用したりしてモデルを微調整します。

モデルを会話プラットフォームに統合します。モデルをチャットボットなどの会話プラットフォームに統合して、ユーザーがアクセスできるようにします。

モデルの監視と改善：モデルのパフォーマンスを定期的に監視し、必要に応じて再訓練と微調整により改善します。

これらの手順に従うことにより、幻覚を避けながら、ユーザーに正確で関連する応答を提供する会話型ボットを作成できます。
To create a conversational bot that does not hallucinate for a specific set of content, you can follow these steps:

Determine the scope of content: Define the specific set of content that the bot will be referencing, such as a text from a publicly facing website.

Prepare the training data: Clean and preprocess the content data, making sure it is free of any errors, irrelevant information, and duplicate data.

Choose an appropriate conversational AI model: There are various models for building conversational bots, including rule-based models, Retrieval-based models, and Generative models. Choose a model that best suits the requirement and scope of the content.

Train the model: Train the model on the prepared training data. The model will learn patterns and relationships in the data and generate responses based on the data.

Evaluate the model: Evaluate the performance of the model using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score.

Fine-tune the model: If the performance of the model is not up to the desired level, fine-tune the model by adjusting the hyperparameters, changing the training data, or using a different model.

Integrate the model into the conversational platform: Integrate the model into a conversational platform, such as a chatbot, to make it accessible to users.

Monitor and improve the model: Regularly monitor the performance of the model and improve it by retraining and fine-tuning as necessary.

By following these steps, you can create a conversational bot that provides accurate and relevant responses to users while avoiding hallucinations.