カスタムAIチャットボット・パーソナリティ・プラットフォーム: BooCae（ブケ）アルファテスト

ここにいる皆さんも同じ考えだと思いますが、
アイアンマンのジャービスを実際に作ってみたかったのです。

カスタムAIチャットボット・パーソナリティ・プラットフォームサービス『BooCae』（ブケ）のアルファテスト版を無料で公開し、バグや改善点などさまざまなご意見を伺いたいと思います。
アルファテストという名前のとおり、試験的な性格のものとして見ていただければと思います。現在も継続して機能を追加しているところです。

『BooCae』はChatGPTをベースに、LLAMA、ALPACAなど多様な超大規模AIモデルと各種API、プラグインを組み合わせた「カスタムAIチャットボット・パーソナリティ」プラットフォームを目指しています。
BooCaeのAIチャットボットは共通してChatGPT-3.5-Turbo APIを基盤とし、各分野ごとの「カスタム学習」を独立して構成しました。このアルファテストサービスには、マルチモーダルAIアバターも含めて運用できます。
AIでアバターを作るモデルは別途「ネイティブアプリ」として開発しており、まだストアには登録せずオフラインでテストを進めています。（こちらは今後別途ご紹介します。）

奇しくも似たモデルとして米国の『Character.AI』がありますが、そのサイトを参考にしながら、独自の改善や差別化を図るためにさまざまな努力を重ねました。

基本サービス構成の構造や差別化ポイントなどは次のとおりです。

-AIモデル: ChatGPTを基本採用しており、AlpacaやLLaMAなど他のGPTもまもなく追加反映する予定です。ChatGPTはOpen APIのGPT3.5-TURBOを基盤としました。（応答速度やコストも考慮しなければなりませんよね。）

-AIペルソナ: 基本はAIアシスタントとして定義した標準的なプロンプトセットを使用し、韓国の実情に合わせて少し変形を加えました。これについても今後継続的にアップデートする計画です。

-カスタム追加学習データセット: 公開情報（公共情報ポータル、著作権のない公開情報など）を基に、ニュースや辞典などの内容を実験的に学習させており、量と質を継続的に改善しています。今後は専門的な有料データの購入も必要だと考えています。

-リアルタイム情報取得用API: リアルタイム性（たとえば為替情報など）のあるデータ活用のため、複数のAPIを使用しており、今も追加中です。リアルタイムAPIの利用もコスト面で考慮すべき事項です。

-チャットボットプラットフォーム: 公開版から商用版まで多様なチャットボットプラットフォームが存在するため、さまざまなチャットボットプラットフォームのモジュールやAPIを利用しており、さらに多くのプラットフォームをサポートできるようにしたいと考えています。
チャットボットプラットフォームは大きく分けて、シナリオなど条件設定が可能な構造を基盤としています。これはChatGPTが標準内蔵されている場合（この場合、実質的にはチャットボットプラットフォームと見るにはやや無理があることも多いようでした）か、内蔵されていないもののAPIが公開されていて、手動でAPI設定を行ってChatGPTを接続できる構造です。
どちらにもそれぞれ長所があると考えています。
重要なのは、より多くのプラットフォームを自由にサポートできる多様性の拡大だと考えています。

-適用と配布: Webウィジェット、URLリンク、API方式として定義でき、これを通じてWeb / Webアプリ / ネイティブアプリ / またはGoogleアシスタントなどの音声サービスといったマルチプラットフォーム対応が可能です。

-検索機能: キーワード登録と活用のため、検索機能はNotionが提供するものをそのまま適用しており、DB構造体も活用性が高いと見ています。

-広告: 収益モデルを考慮したとき、AIが回答するたびにスポンサー広告を表示することを前提に、実験的な適用テストを進めました。
広告の方式は、1) 動画 2) 画像 3) テキストおよびURL 4) 回答にPPL的な内容を含めること、などを想定しています。

-AIアバター: 最大の差別化ポイントとして準備しているのがマルチモーダル面です。AIを通じて、テキスト生成、音声生成 / 複製 / 合成、画像生成、動画への合成、背景などの映像処理がすべて複合的に適用されたものこそ、Boocaeが定義する真のマルチモーダルAIアバターだと考えています。
Boocaeアルファテストで公開した動画イメージの大半はWav2LIPなどを用いて作成したもので、事前テストで利用者の反応性が確かに高かったと判断し、これを差別化ポイントとして集中的に強化しました。

サービスプラットフォームには『Notion』を使用し、サイトにはoopyを活用しました。
サービスカテゴリを数十種類に定義しており、今後も追加されていくと考えています。
サービスのクラス構成に応じて、Special（特別）、Brand（企業などのブランドサービス）、Expert（専門家サービス）、Ready（学習進行中）、Comming soon（学習待機中）に分類されます。

サービスへの反応調査やご意見を伺うため、お知らせ内にアンケート申込書も含めていますので、忌憚のない多くのご意見をお願いいたします。

まだアルファテスト段階のため、いろいろと不足している点が多くあります。
一緒にプロジェクトを作っていくチームも必要です。ご関心のある方はチャットをいただけると幸いです。

アルファテストURL: https://boocae.oopy.io/