I chatbot e i voicebot hanno subito un cambiamento significativo in termini di qualità e metodi di implementazione grazie all’integrazione dei Large Language Models (LLM). In passato, le aziende dovevano definire minuziosamente ogni domanda e risposta, il che rendeva il processo di sviluppo lungo e poco flessibile. Oggi i LLM e metodi come la Retriever Augmented Generation (RAG) permettono di addestrare chatbot e voicebot in modo rapido ed efficiente, affinché siano in grado di comunicare in modo molto specifico e orientato al gruppo target. Naturalmente, questo ha un impatto anche sul processo di implementazione e introduzione dei chatbot LLM. Ci sono nuovi requisiti già nella fase di ricerca dei casi d’uso, il che significa che il processo di implementazione del chatbot LLM deve essere ridefinito in alcuni punti. Nel seguente articolo ti guiderò passo dopo passo nella pianificazione, implementazione e pubblicazione di un chatbot LLM.
Per ripetere
Cosa sono i Large Language Models (LLM)?
Un Large Language Model (LLM) è un modello avanzato di apprendimento automatico specializzato nella comprensione e nella generazione del linguaggio umano. Questi modelli, che si basano su architetture di reti neurali profonde come i cosiddetti trasformatori, vengono addestrati con quantità gigantesche di dati testuali. Grazie a questa formazione, imparano a riconoscere gli schemi, le strutture e i significati che si celano dietro le parole e le frasi, consentendo loro di comunicare con un linguaggio naturale.
Cosa significa Retriever Augmented Generation (RAG)?
La Retriever Augmented Generation (RAG) è un metodo di elaborazione del linguaggio naturale che combina un recuperatore di informazioni e un generatore di testo per generare risposte precise alle domande degli utenti. Il processo inizia con il recupero di documenti o dati rilevanti da un ampio database in base alla corrispondenza con la domanda dell’utente. Queste informazioni selezionate vengono poi passate al generatore, in genere un modello linguistico avanzato come un Large Language Model basato su un trasformatore. Il generatore utilizza queste informazioni per formulare una risposta coerente e informata.
Cos’è un chatbot LLM?
I chatbot LLM, o Large Language Model, sono sistemi avanzati di IA che utilizzano l’IA generativa per comprendere e generare il linguaggio umano. Questi chatbot intelligenti si basano su modelli linguistici di grandi dimensioni come il GPT-4 o altri modelli open source che sono stati addestrati con enormi quantità di dati testuali per sviluppare una profonda comprensione del contesto, della sintassi e della semantica. Questa elaborazione linguistica avanzata consente ai chatbot LLM di svolgere una serie di compiti, dalla risposta a domande e creazione di contenuti all’automazione dell’assistenza clienti.
Metodi come la Retriever Augmented Generation (RAG) svolgono un ruolo importante in relazione ai chatbot LLM. Il RAG combina le capacità di un sistema di retrieval, che recupera documenti o informazioni rilevanti da un database, con la capacità di generazione di un modello linguistico di grandi dimensioni. Questo permette ai chatbot LLM non solo di rispondere in base al modello addestrato, ma anche di integrare informazioni specifiche e contestuali provenienti dalle fonti dell’azienda per generare risposte più precise e informate. L’uso di RAG estende quindi in modo significativo le funzionalità dei chatbot LLM, consentendo alle aziende di personalizzare le conoscenze del chatbot. Le aziende possono persino definire che i chatbot LLM debbano accedere solo ai contenuti forniti dall’azienda. In questo modo si garantisce che il bot non acceda a informazioni indesiderate o errate.
Chatbot LLM: ecco come appare il flusso di lavoro di un progetto
Dalla fine del 2022 sono arrivati sul mercato sempre più chatbot LLM. Naturalmente, ogni progetto di chatbot LLM è unico, individuale e richiede risorse e priorità diverse. In generale, comunque, le aziende attraversano le seguenti fasi durante la pianificazione, la realizzazione e l’implementazione di un chatbot LLM.
La portata delle singole fasi può variare in base al budget e agli obiettivi dell’azienda.
1. chiarire i requisiti e definire il caso d’uso
La fase iniziale della progettazione di un chatbot LLM non è sostanzialmente cambiata. Ogni progetto inizia con un’attenta analisi dei bisogni e con l’identificazione di un caso d’uso adeguato.
Tuttavia, il fatto che i chatbot LLM possano essere implementati in modo molto più efficiente rispetto ai precedenti chatbot basati sull’intento cambia l’analisi costi-benefici rispetto alla domanda: “Ha senso un chatbot per la nostra azienda?”. Sempre più aziende sono in grado di implementare il loro primo chatbot LLM con poco sforzo.
Le possibilità offerte dalle LLM e dalla tecnologia RAG hanno portato a cambiamenti significativi anche in termini di applicazioni. Mentre in passato si tendeva a definire casi d’uso più piccoli per aree tematiche limitate, i chatbot LLM con i dati corrispondenti consentono di elaborare simultaneamente un gran numero di aree tematiche. I limiti di un caso d’uso diventano rilevanti solo quando è necessario integrare sistemi di terze parti o altri partner nelle fasi successive del processo.
Potresti trovare ispirazione per i tuoi casi d’uso dando un’occhiata alla mia raccolta di best practice per i chatbot LLM.
2. definire i requisiti tecnici e di contenuto
Una volta delineato il caso d’uso del chatbot LLM, il secondo passo consiste nel definire con precisione i requisiti tecnici e di contenuto.
I requisiti di contenuto includono la definizione delle conoscenze che il chatbot LLM deve possedere, compresa la capacità di rispondere a determinate domande e di eseguire funzionalità aggiuntive, come l’esecuzione di ulteriori fasi del processo come la modifica di un indirizzo. Anche la tonalità del chatbot LLM è un aspetto importante da considerare, compreso il grado di personalità che il chatbot LLM deve assumere e il modo in cui questa personalità si relaziona con l’azienda e l’utente. Alcuni chatbot LLM adattano fortemente la loro personalità a quella dell’utente, mentre altri sono più allineati con la tonalità dell’azienda e altri ancora non hanno quasi nessuna personalità o tonalità.
Per quanto riguarda i requisiti tecnici, la questione della protezione dei dati è di fondamentale importanza, compreso il luogo in cui i dati utilizzati e memorizzati dal chatbot LLM possono essere trattati. Le aziende possono scegliere tra server propri, server nel proprio paese o server in tutto il mondo, ad esempio in America. Altri requisiti tecnici includono l’integrazione in altri sistemi, come i sistemi CRM o i sistemi di ticket interni, nonché la decisione su dove implementare il chatbot, ad esempio su un sito web, in un’app o in un’area di accesso chiusa. Anche il multilinguismo è un aspetto importante da tenere in considerazione.
È fondamentale che questa fase venga svolta con attenzione e in modo dettagliato, poiché i requisiti mancanti possono avere un impatto negativo sul successo del progetto. È quindi importante coinvolgere tutte le parti interessate in questa fase del progetto e tenere conto delle loro esigenze.
3. selezionare il modello e la tecnologia linguistica
Una volta definiti con precisione tutti i requisiti, vengono selezionati la tecnologia e il modello linguistico. La decisione a favore di un modello linguistico specifico si basa principalmente sui requisiti di protezione dei dati dell’azienda. Più alti sono i requisiti di protezione dei dati e il desiderio di avere un hosting proprio, più è probabile che venga scelto un modello linguistico open source.
Per quanto riguarda la tecnologia o il partner tecnologico, il primo passo è verificare se l’azienda ha già partnership o contratti in essere con fornitori di tecnologia che potenzialmente potrebbero occuparsi anche dell’implementazione del chatbot LLM. Molte aziende mantengono collaborazioni con i partner Microsoft, ad esempio, che potenzialmente potrebbero realizzare il chatbot LLM. (Se un’azienda non ha tali collaborazioni, sono disponibile a consigliare una serie di partner affidabili e sarò lieto di fornire assistenza).
È possibile che venga richiesta una gara d’appalto ufficiale come parte del processo di selezione della tecnologia. Questo dipende sia dalle linee guida interne dell’azienda che dalla portata del progetto.
4. raccogliere ed elaborare i dati
Una volta decisi la tecnologia e il modello linguistico, il passo successivo è quello di fornire i dati. In questo caso, le aziende dovrebbero lavorare a stretto contatto con il fornitore di tecnologia per garantire che i dati siano forniti in una struttura utilizzabile.
Allo stesso tempo, le aziende sono tenute a lavorare in modo molto preciso. Se i dati di formazione sono dimenticati o di scarsa qualità, ciò avrà un impatto significativo sulla qualità finale del chatbot LLM.
Puoi leggere di più sulla fornitura di dati nel mio articolo LLM chatbots – Un’introduzione al nuovo mondo dei bot.
5. creare dei suggerimenti
Oltre ai dati da cui il chatbot LLM dovrebbe imparare, anche i suggerimenti giocano un ruolo importante per quanto riguarda le prestazioni e il comportamento del chatbot finale. Le aziende possono utilizzare i prompt per definire il comportamento del chatbot. Questo include argomenti come la tonalità, ma anche il comportamento in diverse situazioni. Ad esempio, le aziende possono utilizzare dei prompt per specificare come il chatbot LLM deve gestire gli insulti.
L’esperienza del tecnico dei prompt si nota quando si creano i prompt. Anche in questo caso, più i suggerimenti sono accurati e precisi, più è probabile che il chatbot LLM si comporti come dovrebbe. Tuttavia, bisogna anche notare che, nonostante i suggerimenti validi e testati, il chatbot LLM non sarà mai sotto controllo al 100%. Ci possono sempre essere degli outlier.
6. implementazione: arricchire e mettere a punto l’LLM con suggerimenti e dati
Non appena i dati sono pronti e i suggerimenti sono stati definiti, l’implementazione può iniziare. Questa fase del processo viene solitamente svolta dal partner tecnologico. Naturalmente, è anche possibile per le aziende lavorare senza un partner tecnologico aggiuntivo e collegarsi al modello linguistico da sole.
In generale, se i dati e i suggerimenti sono stati chiaramente definiti e preparati in anticipo, l’implementazione effettiva dovrebbe essere relativamente rapida. Le fasi successive richiederanno più risorse e tempo.
7. test e ottimizzazione
Questa fase mostra la qualità del lavoro di preparazione. Il chatbot LLM deve essere testato a fondo e probabilmente ottimizzato ulteriormente. I test funzionali sono generalmente poco problematici; tuttavia, i test di contenuto sono molto più critici e richiedono molto tempo. Si tratta di valutare come il chatbot LLM si comporta in diversi scenari e se fornisce le risposte attese in modo appropriato. Se i risultati non sono soddisfacenti, è necessario definire delle misure di ottimizzazione. Spesso è necessario modificare i suggerimenti o aggiungere altri contenuti. I contenuti della formazione possono anche dover essere corretti o rimossi se sono fuorvianti o non corretti.
Questa fase di test viene ripetuta finché il chatbot LLM non raggiunge una qualità soddisfacente.
8. integrare il chatbot nei canali esistenti (chat o sito web)
Una volta completati i test e le ottimizzazioni, il chatbot LLM è pronto per essere integrato nei canali di chat finali. La maggior parte delle aziende implementa il proprio chatbot LLM direttamente sul proprio sito web o nella propria app. L’integrazione avviene durante questa fase.
9. pubblicare il chatbot LLM
Una volta ultimato, il chatbot LLM è pronto per essere pubblicato. Le aziende possono decidere individualmente se preferire un lancio morbido o un lancio con un ampio lavoro di pubbliche relazioni. Nel caso di un lancio morbido, il chatbot LLM viene solitamente messo online in silenzio e non viene pubblicizzato molto. Altre aziende possono anche inviare un comunicato stampa per celebrare l’occasione.
Indipendentemente dal fatto che si scelga un lancio morbido o un lancio importante, è essenziale che le aziende informino i propri dipendenti sul nuovo chatbot LLM. Questo include anche informazioni dettagliate sul funzionamento del chatbot LLM e sulla sua portata.
10. ottenere feedback, ottimizzare e sviluppare ulteriormente i chatbot LLM
Chiunque pensi che l’ultima fase del processo di un progetto di LLM sia la pubblicazione si sbaglia. Il lavoro continua anche dopo la pubblicazione. Il chatbot LLM deve essere costantemente monitorato e il feedback degli utenti deve essere attentamente esaminato e analizzato. Nella maggior parte dei progetti, questa fase porta a ulteriori ottimizzazioni e aggiustamenti del chatbot LLM, nonostante le precedenti fasi di test.
Oltre alle ottimizzazioni che contribuiscono a migliorare il caso d’uso esistente, è necessario prendere in considerazione anche l’ulteriore sviluppo del chatbot dopo la pubblicazione. È probabile che vengano identificate estensioni del caso d’uso o funzionalità aggiuntive che il chatbot LLM potrebbe assumere in futuro.
Progetto LLM-Chatbot: domande frequenti
Quanto dura un progetto di chatbot in un LLM?
La durata del progetto di chatbot LLM dipende dalla portata del caso d’uso. In linea di massima, le aziende dovrebbero prevedere almeno due mesi o anche di più. Le aziende molto veloci possono farlo anche in un mese. Tuttavia, questa è l’eccezione piuttosto che la regola.
Quanto costa un chatbot LLM?
I costi di un chatbot LLM sono solitamente gestibili. I piccoli progetti possono iniziare con appena 10.000 euro. Tuttavia, è importante tenere presente che il chatbot LLM ha anche dei costi operativi che variano a seconda del modello linguistico e del partner tecnologico. Naturalmente sono necessarie risorse aggiuntive per ulteriori sviluppi.
Esistono anche voicebot LLM?
I voicebot LLM sono come i chatbot LLM, ma funzionano con il linguaggio parlato. Il processo di un progetto di voicebot LLM è quasi identico a quello dei chatbot LLM.
Quanto sono sicuri i chatbot LLM?
La sicurezza dei chatbot LLM dipende dal modello linguistico scelto e dal fornitore della tecnologia. In linea di principio, i chatbot LLM possono essere implementati in modo molto sicuro. Esistono già alcuni chatbot LLM nel settore finanziario. Questi non esisterebbero se la sicurezza non fosse garantita.
Come reagiscono i clienti ai chatbot LLM?
Le prime valutazioni dei chatbot LLM mostrano reazioni positive da parte dei clienti nei confronti dei chatbot LLM. I clienti apprendono che le nuove tecnologie di LLM e RAG hanno avuto un impatto positivo sulla qualità dei chatbot. I clienti utilizzano sempre più spesso i chatbot LLM e la complessità delle richieste aumenta.
Dove posso vedere esempi di chatbot di LLM?
Nel mio contributo alla raccolta di best practice dei chatbot LLM troverai una panoramica di vari chatbot LLM ordinati per settore.
E quando si inizia?
Hai il desiderio di avviare il tuo progetto di chatbot per l’LLM? Oppure hai altre domande da fare prima?
In entrambi i casi sei invitato a contattarmi. Ho già accompagnato e gestito molti progetti LLM-Chatbot e sono molto felice di far parte anche del tuo progetto.
Inviami un messaggio, preferibilmente via WhatsApp o via e-mail.
Questo articolo è disponibile anche come episodio podcast
Attenzione! Il podcast è stato creato interamente dalla mia assistente AI sulla base del mio contributo – non garantisco che il contenuto non sia corretto.
*Ho utilizzato la tecnologia AI di SwissGPT per ottimizzare il linguaggio di questo articolo.
