Alibaba Cloud Model Studio と Chat App Message Service を使用して、企業ナレッジベース を基盤とした WhatsApp AI アシスタント を構築し、24時間365日のスマートカスタマーサービスまたは販売ガイダンスを提供します。本チュートリアルでは、PDF/Excel ナレッジベース のアップロードと RAG アプリケーション の作成から、WhatsApp 公式アカウント との連携まで、ノーコードの設定手順を解説します。
関連ポリシー
2026年1月15日より、Meta は WhatsApp Business Platform (API) への汎用 AI チャットボットのデプロイメントを禁止します。このポリシーは、2025年10月15日以降の新規 API ユーザーに適用されます。詳細については、「WhatsApp 2026 AI chatbot policy: Alibaba Cloud Chat App compliance guide」をご参照ください。
事前準備
企業ナレッジベースのファイルをローカルに用意してください。大規模言語モデルのアプリケーションは、これらのファイルをナレッジソースとして使用します。DOC、PDF、MD、TXT などの非構造化データファイル、または XLSX、XLS などの構造化データファイルを使用できます。
企業ナレッジベースのファイル：
ファイルタイプ | 説明 | 例 |
非構造化データファイル | 体系的なナレッジ投入に使用するドキュメント形式のファイルです。 これらのファイルは、製品マニュアルやユーザーガイドなど、体系的なナレッジを含む完全なドキュメントです。システムがそれらを処理して情報を抽出し、ユーザーは詳細を照会できます。サポートされる形式は DOC、PDF、MD、TXT です。 | たとえば、Chat Flow の製品ドキュメントでは、機能コンポーネントをキャンバスにドラッグ＆ドロップして会話フローを定義できるビジュアルなチャットフロー編集ツールとして説明されています。機能としては、チャネル拡張 (Viber、Instagram、WhatsApp、SMS などの主要チャネルをサポート)、フロー拡張 (条件分岐を使用して業務システムと深く統合)、AI 拡張 (言語認識や電話番号認識などの機能を提供)、マーケティング拡張 (ユーザープロファイルやタイミングに基づいてキャンペーンをトリガー) が含まれます。 |
構造化データファイル | 直接的かつ具体的な応答を行うための Q&A ファイルです。 この形式では、事前定義された質問と回答のペアを使用して、特定の質問に直接回答します。システムがこれらの Q&A ペアを使用して応答するため、ユーザーはドキュメント全体を読むことなく、素早く回答を得られます。サポートされる形式は XLSX と XLS です。 | Excel 形式の Q&A ファイルは次のように構成されます。列 A に question、列 B、C、D にそれぞれ reply 1、reply 2、reply 3 を格納します。各行は1つの質問と複数の回答候補に対応します。 |
操作手順
ステップ 1：RAG アプリケーションの構築
詳細な手順については、「Build a Q&A application with zero code」をご参照ください。
ステップ 1 で設計した プロンプト は、次の内容に置き換えることができます：
You are an expert on the ChatFlow product, specializing in answering customer questions about its features. Do not answer questions on any other topic.
Provide concise and accurate answers based on the knowledge base provided. Keep each response under 600 words and use emojis where appropriate to add a friendly tone.
ステップ 2：フローの設定
前提条件
Alibaba Cloud アカウントの登録と企業の実名認証を完了し、Chat App Message Service を有効化しました。
WhatsApp チャネルを作成して管理していること。
WABA を登録して管理していること。WABA が WhatsApp に承認されており、電話番号が接続されていること。
CPaaS プラットフォームは、管理と配布を簡素化できるため、サービスプロバイダーに最適です。詳細については、「CPaaS platform」をご参照ください。
Chat App Message Service
Chat App Message Service では、Chat Flow を使用して、大規模言語モデルを活用したマルチターンのインテリジェントな会話を実現します。
Chat App メッセージサービスコンソールにログインします。フローエディター ページの テンプレートの表示 で、[大規模言語モデル (LLM) とのマルチターン対話] を選択します。
CPaaS プラットフォーム
CPaaS プラットフォームでは、Chat Flow を使用して、自動スマート応答と有人エージェントの間の引き継ぎを管理します。
CPaaS コンソールにログインします。[Chat Flow] ページで、[View Template] の下にある [Customer service with large language models and human agents] を選択します。
次の手順は、Chat App Message Service と CPaaS プラットフォームのどちらでも同じです：
Chat Flow キャンバスで、[Generate Reply from LLM by Previous User Input] コンポーネントを見つけます。
右側の[以前のユーザー入力による LLM からの返信を生成] 設定ペインで、実装タイプ を アプリケーション に設定します。 Alibaba Cloud Model Studio (中国サイト) を使用している場合は、プロトコルを Dashscope に設定し、API キーとアプリケーション ID (appId) を入力します。 Alibaba Cloud Model Studio (国際サイト) を使用している場合は、プロトコルを [Dashscope(International)] に設定します。 次に、フローの作成 をクリックします。
説明API キーの取得方法については、「Obtain an API Key」をご参照ください。
アプリケーション ID の取得方法については、「Obtain an APP ID and Workspace ID」をご参照ください。
ステップ 3：Chat Flow の公開
チャットフローを作成した後、保存して公開 をクリックし、次に アタッチして公開 をクリックします。
チャンネルのアタッチ ダイアログボックスが表示されます。このダイアログボックスには、チャネルがバインドされていないフローは受信メッセージによって自動的にトリガーされませんが、フロー転送コンポーネントを使用することで他のフローから呼び出すことができる旨が記載されています。
アカウント連携 ページで、お客様の WhatsApp ビジネスアカウントと電話番号を選択します。
これで WhatsApp AI アシスタントが稼働し、ユーザーへの提供を開始できます。
チャットフローエディターには、会話フローが [バージョン 1] として公開され、オンラインになっていることが表示されます。ワークフローは、
userReply変数に基づいて、[返信済み] ブランチと [未返信] ブランチの 2 つに分割されます。[返信済み] ブランチには、[エージェント転送の確認] 条件ノードが含まれています。転送が必要な場合、フローは指定されたノードにジャンプします。それ以外の場合は、[WhatsApp の入力中インジケーターを送信] ノードと [以前のユーザー入力から LLM による返信を生成] ノードを順番に実行し、assistantOutput変数を出力します。その後、フローはループして LLM コンテンツを送信し、次の会話ターンを開始します。[未返信] ブランチは、タイムアウトメッセージを送信します。サイドパネルには、使用可能な変数としてincomingMessage、wabaId、wabaPhoneNumber、customerPhoneNumber、customerName、incomingMessageTypeがリスト表示されます。