Negli ultimi mesi ho avuto l’opportunità di accompagnare diversi progetti di chatbot che utilizzano l’IA generativa in generale o l’API ChatGPT in particolare. Nel corso di questo processo, ho avuto modo di acquisire numerose conoscenze che desidero condividere con te in questo articolo. Questi risultati si basano sull’esperienza pratica, sul dialogo con altri esperti e sulla ricerca scientifica. Tuttavia, è bene sottolineare che raccolgo nuove esperienze quasi ogni giorno e continuerò a condividerle con te. Se non vuoi perderti nessuna novità in futuro, ti invito ad unirti al mio gruppo WhatsApp gruppo. Basta cliccare sul link e iscriviti.

Che cos’è l’IA generativa?

L’AI generativa è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che mira a creare qualcosa di nuovo, come testi, immagini, musica o video. A differenza di altri tipi di IA, che sono progettati per analizzare le informazioni esistenti o per eseguire compiti specifici, l’IA generativa cerca di creare qualcosa di nuovo sulla base di ciò che ha appreso da una grande quantità di dati. Utilizza gli schemi e le strutture dei dati per generare nuovi contenuti simili a quelli visti in precedenza. Si tratta, per così dire, di una macchina creativa in grado di pensare e creare in un modo che prima era possibile solo per gli esseri umani. L’IA generativa viene utilizzata in molti settori, dall’arte all’intrattenimento, fino alla ricerca e allo sviluppo.

Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

Il Large Language Model (LLM) è una parte dell’IA generativa. Un Large Language Model (LLM) è un sistema computerizzato progettato per generare testi simili a quelli umani e rispondere alle domande. Quindi, un LLM è un tipo speciale di modello di intelligenza artificiale generativa che è stato addestrato per generare testi in linguaggio naturale. Utilizza una grande quantità di dati di addestramento per comprendere i modelli vocali e generare nuovi testi che appaiono simili a quelli umani. I LLM sono spesso utilizzati per svolgere diversi compiti, come scrivere articoli, rispondere a domande, creare dialoghi e molto altro ancora. Tuttavia, l’IA generativa comprende anche altri modelli e approcci che vengono utilizzati per generare contenuti in vari media come immagini, musica o video.

Che cos’è un chatbot di intelligenza artificiale generativa?

I chatbot AI generativi, spesso chiamati semplicemente chatbot ChatGPT, sono chatbot che utilizzano i LLM per comprendere ed elaborare la richiesta dell’utente e generare una risposta adeguata. Per creare la risposta, il chatbot utilizza il modello linguistico su cui si basa e i database di conoscenze individuali. Le aziende che utilizzano il chatbot possono integrare manualmente i database delle conoscenze nel sistema del bot. I bot di intelligenza artificiale generativa avanzati contengono anche suggerimenti pertinenti che forniscono al chatbot “regole” aggiuntive per rispondere alle domande degli utenti. Puoi leggere di più sui suggerimenti per i chatbot in uno dei miei ultimi post. A proposito, di recente ho pubblicato un intero articolo sui chatbot di intelligenza artificiale generativa.

Migliori pratiche ed esperienze con i chatbot di intelligenza artificiale generativa

1. Inizia con un caso d’uso semplice: la scelta del caso d’uso giusto è più importante che mai. Vuoi fare la tua prima esperienza, ma non vuoi nemmeno sovraccaricare te stesso e i tuoi colleghi. La mia esperienza ha dimostrato che i casi d’uso relativi alle FAQ, ovvero i chatbot che rispondono a domande frequenti e ripetitive, sono ottimi casi di partenza per un primo chatbot di intelligenza artificiale generativa.
2. Non fare tutto da solo: Oggi ci sono ottimi fornitori di chatbot che hanno integrato l’uso dell’IA generativa nel loro strumento. Ciò significa che non dovrai più collegarti personalmente a un LLM, ma potrai beneficiare dell’esperienza di altri. Ho anche creato una panoramica dei fornitori.
3. Non dimenticare il prompt engineering: Se vuoi avere più di una conversazione naturale con il tuo bot, non dimenticare il prompt engineering. Con i giusti suggerimenti o comandi, puoi aumentare notevolmente la qualità del tuo bot.
4. Non tutto deve essere un’intelligenza artificiale generativa: Ovviamente è una tentazione quella di creare ogni dialogo con l’aiuto di un LLM. Ma ogni richiesta all’API di ChatGPT ha un costo. Pensa quindi a quali richieste di informazioni possono trarre vantaggio da un master in LLM e a quali possono essere gestite senza.
5. Protezione dei dati e dati sensibili: In linea di principio, è possibile elaborare dati sensibili con l’aiuto dell’IA generativa. Tuttavia, questo richiede requisiti più elevati per la protezione dei dati e l’architettura IT. È consigliabile lanciare il primo MVP senza dati sensibili, se possibile.
6. Qualità più che quantità per i dati di formazione: Il noto principio “shit in – shit out” si applica ai dati di formazione e ai database di conoscenza collegati. Non ha quindi senso limitarsi a fornire al LLM il maggior numero di contenuti possibile senza averne verificato la qualità. Ad esempio, spesso non è utile elencare l’intero sito web come fonte di conoscenza, ma piuttosto solo le pagine realmente rilevanti.
7. Nessuno chatbot è perfetto: anche se l’IA generativa e gli LLM hanno portato la qualità dei chatbot a un livello completamente nuovo, resta il fatto che nessun chatbot sarà mai perfetto. È inoltre consigliabile testare il chatbot prima di lanciarlo ed eliminare gli errori più gravi. Ma poi dovresti avere il coraggio di pubblicare il “Chatbot Experiment” e migliorarlo continuamente nel corso del suo utilizzo.

Conclusione: l’apprendimento più importante

La curva di apprendimento continua a salire e il processo di apprendimento non finirà mai. Tutti noi abbiamo a che fare con i temi della ChatGPT, dell’IA generativa, dell’IA, dei chatbot, dei voicebot e simili – chi più, chi meno – e raccoglieremo costantemente nuovi spunti.

Non vedo l’ora!

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