Questa guida ti fornisce i passaggi chiave per automatizzare il tuo chatbot: dalla definizione della sua missione alla raccolta dei dati, fino alla scelta del Large Language Model (LLM). Ecco un articolo completo che ti aiuterà a definire la tua strategia per la creazione di un chatbot AI. Ti diamo anche la nostra opinione su ChatGPT e sull’automazione dei compiti, oltre che sulle alternative di LLM esistenti.
Scopri come orchestrare al meglio queste intelligenze per creare un assistente virtuale potente e davvero utile alla tua azienda, con o senza ChatGPT!
La chiave del successo di un chatbot: la personalizzazione
Prima di tutto, analizziamo ciò che potrebbe sembrare ovvio sull’utilizzo di un chatbot efficace. Perché un chatbot sia efficace, deve essere progettato per uno scopo specifico! Un chatbot per le risorse umane non avrà le stesse esigenze di un assistente di e-commerce o di un chatbot per le risorse umane. Se un chatbot è mal orientato, si rivelerà rapidamente inutile. La pertinenza delle risposte, l’affidabilità delle interazioni e il ritorno sull’investimento dipendono dalla sua personalizzazione!
Definire il campo d’azione del tuo chatbot
Inizia a stabilire chiaramente i casi d’uso concreti che il tuo chatbot dovrà coprire. Per creare un chatbot efficace, il primo passo è definire con precisione il suo ruolo! Chiediti quali sono i casi d’uso concreti che dovrà gestire. Quali interazioni ricorrenti vuoi automatizzare? In quale contesto verrà utilizzato il chatbot e soprattutto a chi si rivolgerà?
Il tuo chatbot deve risolvere i problemi. Potrebbe trattarsi di una mancanza di informazioni, di compiti ripetitivi o di richieste frequenti.
Dovrai anche scegliere i canali in cui il chatbot apparirà: sito web, Messenger, WhatsApp o, ad esempio, una intranet. Dove interagiranno i tuoi utenti con il chatbot? Per essere adottato rapidamente dagli utenti, il chatbot deve essere accessibile e facile da usare!
Raccogliere i dati giusti
Un chatbot ha bisogno di dati per funzionare: gli permettono di capire il contesto e di rispondere in modo accurato! Documenti interni, FAQ, storia dei clienti o contenuti dei prodotti: tutte queste informazioni alimentano il modello. Più i dati sono chiari, strutturati e mirati, più il tuo chatbot sarà pertinente.
ChatGPT e i grandi modelli linguistici (LLM) come lui si nutrono di questi dati. Affinché il tuo chatbot basato su ChatGPT funzioni bene, non è sufficiente collegarlo alle tue fonti. Devi anche fornirgli istruzioni chiare e precise (prompt).
Questi suggerimenti guideranno la comprensione di ChatGPT e lo aiuteranno a formulare risposte su misura per il tuo contesto specifico. È combinando dati di qualità con suggerimenti ben progettati che otterrai un chatbot davvero rilevante e utile per i tuoi utenti!
Scegli ChatGPT per creare un chatbot
Le prestazioni del tuo chatbot si basano sul suo LLM (Large Language Model). Questo motore genera risposte, interpreta le domande e si adatta al progredire della conversazione. La scelta dell’LLM deve tenere conto del tuo budget, dei tuoi requisiti tecnici e della tua politica di sicurezza.
ChatGPT è il punto di riferimento per l’automazione delle attività, per una serie di ragioni strategiche:
- Ha una comprensione contestuale avanzata
L’architettura GPT eccelle nella comprensione sfumata del linguaggio naturale. Le conversazioni con ChatGPT spesso fluiscono in modo fluido, anche con parole complesse o ambigue. Il tuo chatbot è in grado di cogliere sottigliezze e riferimenti impliciti e di mantenere il filo di una conversazione per più turni!
- ChatGPT è estremamente versatile
Con la giusta documentazione e i giusti suggerimenti, Chat GPT può essere adattato a qualsiasi settore professionale: e-commerce, sanità, istruzione, servizi finanziari e molti altri. La sua capacità di Machine Learning le permette di assimilare il vocabolario e i processi aziendali specifici di ogni settore professionale.
- Sviluppo tecnico costante
L’API OpenAI offre diverse configurazioni a seconda delle esigenze di performance di ChatGPT. Puoi regolare la potenza di calcolo, la velocità di risposta e le funzionalità in base alle tue esigenze del momento.
- ChatGPT è facile da personalizzare
In particolare attraverso la messa a punto, la tecnica più semplice che consiste nel riaddestrarlo sui dati aziendali. Esiste anche un altro modo, attraverso un’architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation), più complessa da configurare, in cui il sistema cerca le risposte nei tuoi documenti interni per fornire risposte precise e affidabili.
I limiti di ChatGPT per la creazione di un chatbot
Sebbene ChatGPT di OpenAI sia molto popolare, esistono molte altre opzioni LLM per sviluppare un chatbot. ChatGPT viene spesso criticato per le sue allucinazioni, le informazioni non verificate o addirittura inventate, la difficoltà nel gestire il contesto e l’adattamento a esigenze molto specifiche.
I dati inviati alle API di OpenAI vengono elaborati e potenzialmente utilizzati per migliorare il modello, il che non è sempre compatibile con le politiche di sicurezza aziendali. Tuttavia, è possibile aggirare il problema con soluzioni come il self-hosting di LLM open source o l’utilizzo di API.
Quale LLM diverso da ChatGPT dovrei utilizzare per un chatbot?
Ecco le possibili alternative a ChatGPT per la creazione di un chatbot:
- Google Gemini : la risposta di Google a ChatGPT. Gemini è stato progettato per essere multimodale, in grado di comprendere e generare testo, codice, immagini e altri formati. Si integra naturalmente con l’ecosistema Google (Google Cloud, Workspace), il che può essere molto utile se utilizzi già questi servizi. Esistono diverse versioni, tra cui Gemini 1.5 Flash per le query più veloci e Advanced per le attività più complesse;
- Microsoft Copilot : integrato nei prodotti Microsoft (Edge, Windows, Office 365), Copilot si basa sui modelli GPT-4 di OpenAI (Microsoft è uno dei suoi investitori). Offre funzionalità di ricerca in tempo reale e può essere molto utile se utilizzi Microsoft ;
- Claude : sviluppato da Anthropic, un’azienda fondata da ex dipendenti di OpenAI, Claude si distingue per il suo approccio basato sulla sicurezza e sull’etica. È famoso per la sua capacità di gestire testi lunghi e generare conversazioni fluide e naturali;
- Perplexity AI : questo modello combina le capacità di un LLM conversazionale con un motore di ricerca molto potente. È eccellente per il monitoraggio dei documenti e fornisce fonti citate, il che è un vantaggio se l’affidabilità e la verifica delle informazioni sono fondamentali per il tuo chatbot.
Ci sono poi i LLM open source, che richiedono competenze tecniche leggermente superiori per l’implementazione e la manutenzione.
- LLaMA (Meta): Meta offre diverse versioni di LLaMA (tra cui LLaMA 3.1) potenti e versatili. Questi modelli sono molto apprezzati dalla comunità degli sviluppatori per la loro capacità di essere perfezionati e adattati a casi d’uso specifici. Sono una scelta eccellente se disponi delle risorse tecniche per un’implementazione personalizzata;
- Mistral AI (Francia): questa start-up francese sviluppa LLM ad alte prestazioni come Mixtral 8x7B. Mistral si posiziona come una seria alternativa europea, offrendo buone prestazioni e risultando spesso più leggero e veloce per l’inferenza. I suoi modelli sono disponibili come open source;
- BLOOM (BigScience): frutto di una collaborazione internazionale, BLOOM è un modello open source multilingue (46 lingue) con un gran numero di parametri. È stato progettato per attività di generazione di testi e offre una grande versatilità;
- LUCIE : un modello di “fondazione” francese interamente open source e al 50% in lingua francese. LUCIE si distingue per il suo approccio etico e inclusivo, volto a preservare le specificità linguistiche e culturali dell’Europa.
Automatizzare il tuo chatbot attraverso diversi LLM: orchestrazione di LLM o assemblaggio di modelli
Nel tuo processo di automazione (o flusso di lavoro del chatbot), è possibile combinare diversi LLM in un unico chatbot. Questo può essere complesso dal punto di vista della progettazione, ma molto utile per creare un chatbot automatizzato ad alte prestazioni. Ecco le diverse tecniche per integrare diversi LLM in un chatbot:
- Instradamento intelligente: un componente “router” analizza la domanda dell’utente e determina quale sia il LLM più adatto a rispondere. Ad esempio, una domanda sulle vacanze sarà indirizzata al LLM specializzato in risorse umane, mentre una domanda sulle ultime tendenze del marketing sarà rivolta a un LLM più generalista;
- Unire le risposte: diversi LLM generano una risposta in parallelo, poi un “arbitro” (che può essere un altro LLM o un algoritmo) seleziona la risposta migliore o riassume gli elementi più rilevanti di ogni proposta;
- Concatenazione di modelli (pipeline): l’output di un LLM viene utilizzato come input per un altro. Un primo LLM potrebbe, ad esempio, estrarre le informazioni chiave da una richiesta, che il secondo LLM utilizzerebbe per generare la risposta finale!
