Pythonでチャットボットを作ってみよう！ 確認テスト

ルールベースモデルは、あらかじめ用意したルールやパターンに従って返答します。想定した質問には正確に答えられる一方、ルール外の入力には対応できません。大量のデータで学習して柔軟に答えるのはAIベースモデルの特徴です。

復習する：チャットボットとは

janomeで文章を単語（トークン）に分け、各トークンの品詞情報part_of_speechが「名詞,固有名詞」かどうかでルールを分けました。固有名詞があれば、その単語をWikipediaで調べて要約を返します。

復習する：ルールベースモデルのチャットボットを作ってみよう

入力文の感情を事前学習済みの感情分析モデルで判定し、その結果（label）がnegativeなら名言集のJSONからランダムに名言を選んで返す、というルールにしました。入力をAIで分析し、その結果をルールに沿って返すのがこの組み合わせ方の基本です。

復習する：ルールベースとAIベースを組み合わせたチャットボットを作ってみよう

systemのプロンプトでチャットボットの役割や答え方のルールを決めておくと、ユーザーの質問にそのルールに従って答えてくれます。AIベースのチャットボットでは、どんな役割や指示を与えるかが大事になります。

復習する：AIベースモデルのチャットボットを実装してみよう

答えを履歴に足して毎回渡すことで、前の会話を記憶したように振る舞えます（同じ内容の占いを断れるのもこのためです）。ただしAPIは入力のトークン数に応じて料金がかかるので、一定を超えたら履歴をリセットしています。

復習する：AIベースモデルのチャットボットを実装してみよう