近年、生成AIの進化は目覚ましく、多くの企業や開発者たちがその恩恵を享受しています。しかし、生成AIが提供する回答が常に適切であるとは限らず、ユーザー体験の最適化は依然として大きな課題の一つです。Amazon Bedrockは、この課題に対して有望な解決策を提供しており、埋め込み（Embedding）とFew-Shotプロンプティングを用いたユーザーフィードバックの活用によって、クエリ応答の品質向上を実現する方法が注目を集めています。
本記事では、AWS公式ブログ「Optimize query responses with user feedback using Amazon Bedrock embedding and few-shot prompting（Amazon Bedrockの埋め込みとFew-Shotプロンプティングを用いたユーザーフィードバックによるクエリ応答の最適化）」をベースに、ユーザーフィードバックを効果的に活用し、生成AIモデルのパフォーマンスを向上させる具体的なアプローチを分かりやすくご紹介します。
Amazon Bedrockとは？
Amazon Bedrockは、フルマネージドな生成AIサービスであり、Anthropic、AI21 Labs、Meta、Stability AI、Cohereなど一流のモデルプロバイダーの基盤モデル（Foundation Model, FM）をAPI経由で利用することができます。これにより、開発者はインフラを気にすることなく、アプリケーションに高度な生成AI機能を統合することが可能になります。
生成AIの導入は日々進んでいますが、ユーザーの質問に対するAIの応答が常に最適であるとは限りません。たとえば、検索クエリやFAQへの回答、カスタマーサポートでのチャットボット応答など、適切な情報を提供することが求められるシーンでは、回答の正確性と関連性が特に重要です。
ユーザーフィードバックの役割
生成AIの応答の質を向上させるためには、ユーザーフィードバックの活用が不可欠です。フィードバックは、「この回答は役に立った」「回答が的外れだった」「情報が不足していた」といった評価を通じて、モデルの出力の良し悪しを示す貴重な情報源となります。
AWSは、Amazon Bedrockを活用して、以下の3つのステップでユーザーからのフィードバックを取り込み、モデルの応答を改善しています：
1. ユーザーからの質問とFMからの回答を収集する
2. ユーザーが回答を評価する（例：👍/👎、5段階評価など）
3. フィードバックで支持された優れた回答をFew-Shotプロンプティングに反映する
この一連のプロセスにより、継続的にモデルの出力が改善され、ユーザーエクスペリエンスを向上させることが可能になります。
Few-Shotプロンプティングとは？
Few-Shotプロンプティングは、FM（基盤モデル）に対して、求める回答形式の例（インスタンス）を少数提示することで応答の質を高める手法です。たとえば、質問と良い回答のペアをいくつか見せてから新しいクエリを入力すると、モデルは過去の例を参考にしてより適切な回答を提供できるようになります。
ただし、このアプローチにも課題が存在します。どの例をプロンプトとして用いるのが最も効果的であるかを判断する点です。ここで活躍するのが「Embedding」と呼ばれる手法です。
Amazon BedrockでのEmbeddingの活用
Embeddingとは、テキストを高次元の数値ベクトルに変換する技術で、意味的な類似性を計算するために利用されます。たとえば、「私は犬が好き」と「犬は大好きです」という2つの文は異なる表現ですが、意味的には非常に近いため、それぞれをEmbeddingした際には類似したベクトルとして表現されます。
Amazon BedrockとSageMakerを活用することで、ユーザーの入力クエリと似た過去のクエリを検索し、それに対する高評価の応答をプロンプトインスタンスとして動的に生成できます。これにより、毎回手動で例を選ぶ必要がなくなり、ユーザークエリに最適な参考例をプロンプトとして組み込めるようになります。
アーキテクチャの概要
本記事で紹介されているソリューションのアーキテクチャは以下のようなフローになっています：
1. ユーザーがアプリケーションにクエリを入力
2. クエリに対するFMの回答を取得
3. ユーザーがその回答を評価
4. クエリ、回答、評価情報をAmazon DynamoDBやAmazon Auroraなどに保存
5. 優れた回答に対するEmbeddingを生成し、Vectorデータベース（例：FAISS）に保存
6. 将来似たクエリが来た際に、類似度検索によって関連性の高い事例をFew-Shotプロンプティングに組み込む
7. 改善されたプロンプトを基に新しい回答をFMに生成させて返答
このアプローチにより、時と共に回答の精度と一貫性が向上し、ユーザー満足度の向上につながります。
メリットと今後の活用可能性
この手法には多くのメリットがあります：
– 継続的な改善：ユーザーフィードバックを活用することで、モデルの性能が経時的に向上
– 高い柔軟性：埋め込みによるベクトル検索で、異なる表現の質問にも柔軟に対応
– スケーラビリティ：Amazon Bedrockのマネージド環境と連携することで、インフラ管理の負担を軽減
また、このアプローチはFAQ自動応答、チャットサポート、教育分野のインタラクティブツール、社内ナレッジ検索など、多種多様なユースケースに適応可能です。
まとめ
生成AIを利用する上で、「より良い答えをより多くの人へ」というゴールに近づくためには、ユーザーとの双方向的なインタラクションとその結果の活用が不可欠です。Amazon Bedrockを利用すれば、ユーザーからのフィードバックを収集・活用し、意図を理解した回答を動的に生成することが可能になります。
EmbeddingとFew-Shotプロンプティングという強力な2つの技術を組み合わせたこのアプローチは、今後の生成AI活用における重要な戦略となることでしょう。既に生成AIを活用している開発者、そしてこれから導入を検討している企業担当者の皆様にとって、本記事が実務に応用可能なインサイトになれば幸いです。
生成AIは、適切に育てればより賢く、より役立つ存在になります。そして、そのカギとなるのは、やはり「人間のフィードバック」なのです。
