タロットカードとLLMであなただけのAI占い師を構築する

このガイドでは、タロットカードを解釈し、占い体験を提供するAIアプリケーションの作成方法を探ります。このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）とその実用的な応用を理解するための教育ツールとして機能します。この記事は教育目的のみで提供されることに注意してください。

開発を開始する前に、AI占い師の要件を概説することが重要です。コア機能は、ユーザーが選択したタロットカードに基づいて占いの予測を提供することです。ユーザーは、過去、現在、課題、アドバイス、結果を表す5枚のカードを選択します。アプリケーションは、これらのカードをユーザーの質問に関連付けて解釈する必要があります。

テクノロジーの選択は、プロジェクトのスケーラビリティとパフォーマンスに影響します。推奨される技術スタックは次のとおりです。 * **データベース：**タロットカードの情報はデータセットサイズが小さく、カードの選択がランダムであるため、JSONファイルで十分です。 * **AIモデル：**Google Gemini 1.5 Flashは、タロットカードの情報とユーザーのクエリに基づいて建設的で洞察力のある応答を生成する能力があるため選択されました。

AIモデルには高品質なデータが不可欠です。タロットカードデータは、アクセスと構造化を容易にするために、JSON形式に変換して保存する必要があります。JSON形式には、名前、スート、画像、説明、解釈などのフィールドが含まれます。解釈フィールドには、関連性の高い回答を生成するために重要な、カードに関連するキーワードが含まれています。

開発プロセスには、JSONファイルからタロットカードデータを読み込み、Google Gemini 1.5 Flashを使用してLLMインスタンスを作成することが含まれます。各カードを解釈し、その名前、スート、説明、解釈を抽出する関数が作成されます。この関数は、選択された5枚のカード（過去、現在、課題、アドバイス、結果）それぞれに対して呼び出されます。

構造化された文脈に基づいたプロンプトを作成することが、洞察力があり神秘的な応答を生成するための鍵となります。プロンプトは次のとおりです。 * カードの詳細を紹介し、ユーザーの質問に結び付けます。 * 神秘的で共感的な言葉遣いを使用し、占い師のトーンを模倣します。 * ユーザーのクエリに直接対処し、質問に合わせて回答を調整します。

LLMモデルはシステムプロンプトで呼び出され、ユーザーの質問と選択されたタロットカードに基づいて応答が生成されます。応答は、ガイダンスと洞察を提供するために解釈されます。AIは、未来に関する絶対的な予測をするのではなく、可能性、個人の成長、自己反省を提供します。

単純なJSON構造とGoogle Gemini 1.5 Flashのような言語モデルを使用することで、ユーザーのクエリに対して洞察力のある回答を効率的に生成できます。鍵は、カードの詳細を含み、占い師の物語のスタイルを呼び起こす優れたプロンプトを作成することです。このアプローチは、ユーザーの心に響くパーソナライズされた意味のある応答を提供します。