チャットボットの効果を高めるために、RAGモデルとRedisキャッシュを組み合わせた戦略的アプローチが注目されています。
大規模言語モデル（LLM）を活用することで、組織内の知識ベースやFAQなどの資産を利用し、より正確で関連性の高い対話が可能になります。
しかし、データのセキュリティやプライバシーの問題、誤った情報の提供、LLMの再トレーニングの困難さなどの課題があります。
これらの課題に対処するため、RAGモデルとLLMを組み合わせ、Redisキャッシュを用いたセッションベースのコンテキスト管理を行う方法が提案されています。
この方法では、ユーザーのセッション内での全ての質問を記録し、以前の質問の文脈を考慮して回答を生成します。
Redisキャッシュはセッションデータの効率的な管理を実現し、チャットボットが迅速かつ文脈に沿った回答を提供するのに役立ちます。
このアプローチは、会話の文脈を維持し、ユーザーのインタラクションのセキュリティとプライバシーを向上させると同時に、組織の内部リソースに限定したデータ取得を可能にします。
Pythonを使用したセッションベースのクエリ管理のサンプルコードも提供されており、組織のニーズに合わせて適応することができます。
結論として、RAGモデルとLLMの組み合わせ、およびRedisキャッシュを用いた会話管理は、チャットボット技術の大きな進歩であり、ユーザーとの対話をより関連性が高く、追いやすいものにします。
from Enhancing Chatbot Effectiveness with RAG Models and Redis Cache: A Strategic Approach for Contextual Conversation Management.
