AIチャットボット

概要

顧客からの問い合わせにAIが自動対応。FAQテンプレートマッチ → AI回答生成 → エスカレーション判定の3段階で適切な回答を提供します。

回答フロー

顧客問い合わせ受信
    │
    ▼
① FAQテンプレートマッチング
    ├── マッチ → テンプレート回答を返信
    │
    └── マッチなし
        │
        ▼
② AI回答生成（OpenAI / Gemini）
    ├── 信頼度高 → AI回答を返信
    │
    └── 信頼度低
        │
        ▼
③ エスカレーション（人間対応へ）

各段階の詳細

① FAQテンプレートマッチング

キーワードベースで事前登録済みのFAQテンプレートを検索
よくある質問（配送目安・返品ポリシー等）には即座に定型文で回答
マッチ率が80%以上で自動応答

② AI回答生成

FAQマッチがない問い合わせをLLMに送信
過去の対応履歴をコンテキストとして渡し、一貫性のある回答を生成
回答の信頼度スコアを算出

③ エスカレーション

AIが「自信がない」と判定した場合、Slackでオペレーターに通知
人間が対応した回答をFAQテンプレートに追加し、次回以降は自動対応

LLMルーティング

ai_llm_controller.py が複数プロバイダーを統一的に管理：

プロバイダー	用途	特徴
OpenAI	高精度回答	GPT-4/3.5で自然な応答
Gemini	コスト削減	低コストで高品質な回答
Local LLM	完全プライベート	llama.cppでローカル推論

ルーティングの機能

ディスクキャッシュ: 500MB（diskcache）で同一プロンプトの再呼び出しを高速化
フォールバック: プロバイダー障害時に自動的に別プロバイダーに切り替え
レートリミット: API呼び出し制限を管理し、429エラーを回避
OpenTelemetry計装: トレーシングでAPI呼び出しを監視・分析

技術的詳細

チャットボットエンジン: chatbot_service.py が3段階分類を実装
FAQモデル: faq_template.py でキーワードとテンプレート回答を管理
問い合わせ管理: customer_inquiry.py で対応履歴をDB保存