Prompt API を使用したセッション管理のベスト プラクティス

公開日: 2025 年 1 月 27 日

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Prompt API の重要な機能の一つはセッションです。これにより、モデルが発言のコンテキストを失うことなく、AI モデルとの会話を 1 つまたは複数継続できます。このガイドでは、言語モデルを使用したセッション管理のベスト プラクティスについて説明します。

1 人のユーザーが AI とやり取りする従来の chatbot を構築している場合は、1 つ以上の並列セッションのセッション管理を行うことをおすすめします。または、1 人のサポート エージェントが複数の顧客に並行して対応し、AI を活用してサポート エージェントがさまざまな会話を追跡できるようにする顧客関係管理システムがある場合。

最初のプロンプトでセッションを初期化する

最初のプロンプトは、セッションのコンテキストを最初に設定します。たとえば、最初のプロンプトを使用して、モデルの回答方法を指定できます。

const languageModel = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [{
    role: 'system',
    content: 'You are a helpful assistant and you speak like a pirate.'
  }],
});
console.log(await languageModel.prompt('Tell me a joke.'));
// 'Avast ye, matey! What do you call a lazy pirate?\n\nA **sail-bum!**\n\nAhoy
// there, me hearties!  Want to hear another one? \n'

メイン セッションのクローンを作成する

セッションの終了後に新しいセッションを開始する場合や、複数の独立した会話を並行して行う場合は、メイン セッションを複製できます。

クローンは、temperaturetopK などのセッション パラメータと、セッションのインタラクション履歴を継承します。これは、たとえば、初期プロンプトでメイン セッションを初期化した場合に便利です。これにより、アプリはこの作業を 1 回だけ行えば済みます。すべてのクローンはメイン セッションから初期プロンプトを継承します。

const languageModel = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [{
    role: 'system',
    content: 'You are a helpful assistant and you speak like a pirate.'
  }]
});

// The original session `languageModel` remains unchanged, and
// the two clones can be interacted with independently from each other.
const firstClonedLanguageModel = await languageModel.clone();
const secondClonedLanguageModel = await languageModel.clone();
// Interact with the sessions independently.
await firstClonedLanguageModel.prompt('Tell me a joke about parrots.');
await secondClonedLanguageModel.prompt('Tell me a joke about treasure troves.');
// Each session keeps its own context.
// The first session's context is jokes about parrots.
await firstClonedLanguageModel.prompt('Tell me another.');
// The second session's context is jokes about treasure troves.
await secondClonedLanguageModel.prompt('Tell me another.');

過去のセッションを復元する

初期プロンプトを使用すると、一連のプロンプトとレスポンスの例でモデルを準備し、より良い結果を生成できます。これは、期待どおりの回答を作成するために、n ショット プロンプトでよく使用されます。

モデルとの進行中の会話を追跡している場合は、この方法を使用してセッションを復元できます。たとえば、ブラウザの再起動後に、ユーザーが中断したところからモデルの操作を再開できるようにします。1 つの方法として、ローカル ストレージでセッション履歴を追跡することがあります。

// Restore the session from localStorage, or initialize a new session.
// The UUID is hardcoded here, but would come from a
// session picker in your user interface.
const uuid = '7e62c0e0-6518-4658-bc38-e7a43217df87';

function getSessionData(uuid) {
  try {
    const storedSession = localStorage.getItem(uuid);
    return storedSession ? JSON.parse(storedSession) : false;
  } catch {
    return false;
  }
}

let sessionData = getSessionData(uuid);

// Initialize a new session.
if (!sessionData) {
  // Get the current default parameters so they can be restored as they were,
  // even if the default values change in the future.
  const { defaultTopK, defaultTemperature } =
    await LanguageModel.params();
  sessionData = {
    initialPrompts: [],
    topK: defaultTopK,
    temperature: defaultTemperature,
  };
}

// Initialize the session with the (previously stored or new) session data.
const languageModel = await LanguageModel.create(sessionData);

// Keep track of the ongoing conversion and store it in localStorage.
const prompt = 'Tell me a joke';
try {
  const stream = languageModel.promptStreaming(prompt);
  let result = '';
  // You can already work with each `chunk`, but then store
  // the final `result` in history.
  for await (const chunk of stream) {
    // In practice, you'd render the chunk.
    console.log(chunk);
    result = chunk;
  }

  sessionData.initialPrompts.push(
    { role: 'user', content: prompt },
    { role: 'assistant', content: result },
  );

  // To avoid growing localStorage infinitely, make sure to delete
  // no longer used sessions from time to time.
  localStorage.setItem(uuid, JSON.stringify(sessionData));
} catch (err) {
  console.error(err.name, err.message);
}

ユーザーがモデルを停止できるようにしてセッション割り当てを保持する

各セッションにはコンテキスト ウィンドウがあり、セッションの関連フィールド inputQuotainputUsage にアクセスすることで確認できます。

const { inputQuota, inputUsage } = languageModel;
const inputQuotaLeft = inputQuota - inputUsage;

このコンテキスト ウィンドウを超えると、セッションで最も古いメッセージを追跡できなくなります。コンテキストが重要だった場合、結果が悪くなる可能性があります。割り当てを保持するため、ユーザーがモデルの回答が役に立たないと判断した場合は、AbortController でセッションを停止できるようにします。

prompt() メソッドと promptStreaming() メソッドの両方で、ユーザーがセッションを停止できるように、signal フィールドを含む 2 つ目のパラメータ(省略可)を受け取ります。

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

try {
  const stream = languageModel.promptStreaming('Write me a poem!', {
    signal: controller.signal,
  });
  for await (const chunk of stream) {
    console.log(chunk);
  }
} catch (err) {
  // Ignore `AbortError` errors.
  if (err.name !== 'AbortError') {
    console.error(err.name, err.message);
  }
}

未使用のセッションを削除する

各セッションはメモリを消費します。大規模なセッションを複数開始している場合は、問題が発生する可能性があります。未使用のセッションを削除して、リソースの可用性を高めます。

デモ

AI セッション管理のデモで、AI セッション管理の実際の動作をご覧ください。Prompt API を使用して複数の並列会話を作成し、タブを再読み込みしたり、ブラウザを再起動したりしても、中断したところから再開できます。GitHub のソースコードをご覧ください。

Prompt API の可能性を最大限に引き出す

これらの手法とベスト プラクティスを使用して AI セッションを慎重に管理することで、Prompt API の可能性を最大限に引き出し、より効率的で応答性の高い、ユーザー中心のアプリケーションを実現できます。これらのアプローチを組み合わせることもできます。たとえば、復元された過去のセッションをユーザーが複製できるようにして、ユーザーが「もし~なら」のシナリオを実行できるようにします。

謝辞

このガイドは、Sebastian BenzAndre BandarraFrançois BeaufortAlexandra Klepper によってレビューされました。