Il mio assistente AI ha anche creato un episodio podcast per il seguente articolo. Se preferisci l’ascolto alla lettura, puoi ascoltare il podcast tramite il seguente link (ATTENZIONE: il podcast è creato esclusivamente da AI, non si garantisce l’accuratezza).

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. Anche dal punto di vista dell’utente, l’esperienza è stata di solito piuttosto deprimente, in quanto le risposte predefinite erano piuttosto generiche e poco centrate sull’utente. Oggi i LLM e metodi come la Retriever Augmented Generation (RAG) consentono 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. Questo facilita inizialmente lo sviluppo e l’implementazione, in quanto i bot possono rispondere dinamicamente a un’ampia gamma di richieste senza dover programmare in anticipo ogni possibile scenario di conversazione. Allo stesso tempo, ha portato l’esperienza del cliente a un livello completamente nuovo. La qualità delle risposte è aumentata di molte volte in termini di correttezza e individualità.

Ecco tutto quello che devi sapere su questo nuovo tipo di chatbot.

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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. Le LLM possono essere utilizzate per diverse applicazioni, tra cui la generazione di testi, la traduzione, il riassunto e la risposta alle domande, generando efficacemente un nuovo testo basato sul contesto e sui suggerimenti appresi.

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. Questo metodo permette di generare risposte che non si basano solo sulle conoscenze acquisite in precedenza, ma includono anche informazioni attuali, specifiche e legate al contesto, migliorando in modo significativo l’accuratezza e la pertinenza delle risposte.

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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 legate al contesto 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.

Come funziona un chatbot LLM?

I chatbot LLM sono costituiti da diversi componenti principali. Mi piace la visualizzazione di TrueBlue, che divide i chatbot LLM in cinque componenti principali molto semplificati:

1. il cervello

Il cervello è la parte fondamentale di un chatbot LLM e funge da unità di elaborazione centrale o “cervello”. Come per gli esseri umani, il cervello gestisce la logica generale e le caratteristiche comportamentali del bot. Interpreta gli input dell’utente, applica conclusioni logiche e determina il corso d’azione più appropriato in base alle capacità del chatbot e agli obiettivi definiti dall’azienda. Il cervello garantisce che il bot agisca in modo corretto e coerente secondo linee guida predefinite o modelli comportamentali appresi.

2. la memoria

La memoria serve a memorizzare i registri interni del chatbot e le interazioni degli utenti. È il luogo in cui i dati vengono archiviati, organizzati e recuperati. Questo permette al bot di ricordare le conversazioni precedenti, le preferenze dell’utente e le informazioni contestuali e quindi di fornire risposte personalizzate e pertinenti. La memoria è fondamentale perché fornisce un lasso di tempo e memorizza ulteriori dettagli rilevanti per utenti o attività specifiche. Le aziende possono decidere autonomamente dove il cervello memorizza i dati e quindi assicurarsi che i propri requisiti di protezione dei dati siano presi in considerazione dal chatbot LLM.

3. flussi di lavoro

I flussi di lavoro sono processi o compiti predefiniti che il chatbot deve essere in grado di eseguire. Questi flussi di lavoro possono spaziare dalla risposta a query complesse alla codifica, alla ricerca di informazioni e all’esecuzione di altre attività specializzate. Sono simili alle varie applicazioni e utility di un computer che permettono di svolgere un’ampia gamma di funzioni. Ogni flusso di lavoro è progettato per uno scopo specifico e il cervello decide in modo intelligente quale strumento utilizzare in base al contesto e al tipo di attività. Questo approccio modulare consente alle aziende un elevato grado di flessibilità e scalabilità, in quanto è possibile aggiungere nuovi flussi di lavoro o aggiornare quelli esistenti senza compromettere la funzionalità complessiva del chatbot. I chatbot e i voicebot possono così imparare facilmente nuove abilità e funzioni.

4 Il modulo di pianificazione

Il modulo di pianificazione è il componente che consente al chatbot di affrontare problemi complessi e di perfezionare i piani di esecuzione. È paragonabile a uno strato strategico sopra il cervello e i flussi di lavoro che permette al chatbot LLM non solo di rispondere alle richieste immediate, ma anche di pianificare obiettivi a lungo termine o compiti più complicati. Il modulo di pianificazione valuta diversi approcci, anticipa le potenziali sfide e sviluppa strategie per raggiungere il risultato desiderato. Ad esempio, l’obiettivo generale potrebbe essere “più vendite”.

5. suggerimenti

Conosciamo i prompt soprattutto grazie all’utilizzo di ChatGPT o di tecnologie simili. I chatbot LLM funzionano anche con i prompt. Grazie ai prompt, le aziende possono definire il comportamento del chatbot e prevenire il più possibile reazioni indesiderate da parte del bot. Si fa una distinzione tra due tipi principali di prompt:

Richiesta generale:

• Questo prompt delinea le capacità e il comportamento del bot e costituisce la base per l’interazione e la reazione dell’agente. Agisce come una guida di alto livello che caratterizza l’intero funzionamento dell’agente.

Richiesta relativa al compito:

• Questo prompt definisce l’obiettivo specifico che il chatbot LLM deve raggiungere e guida le sue azioni e i suoi processi decisionali. In questo modo si garantisce che le risposte del chatbot siano adeguate al compito da svolgere, sia che si tratti di rispondere a una richiesta di informazioni da parte di un cliente, sia che si tratti di effettuare un’analisi complessa.

In che modo le aziende implementano i chatbot LLM?

L’implementazione dei chatbot LLM comprende le seguenti sette fasi:

• Raccolta dati
• Pre-elaborazione dei dati
• Formazione del modello linguistico
• Sintonizzazione fine
• Test e ottimizzazione
• Fornitura e integrazione
• Apprendimento e miglioramento continuo

In primo luogo, viene compilata una raccolta di contenuti completa e rilevante per l’azienda, che serve come base per l’addestramento del modello linguistico. I dati raccolti vengono poi puliti e tokenizzati per prepararli alla formazione.

Nella fase di formazione, i metodi di apprendimento automatico, in particolare le strategie NLP, vengono utilizzati per addestrare il modello sul set di dati puliti. A questo segue una messa a punto per applicazioni specifiche, al fine di aumentare l’accuratezza per determinati compiti. Dopo il test iniziale del chatbot LLM, durante il quale vengono identificate le aree di miglioramento, segue un perfezionamento iterativo attraverso la regolazione dei dati di formazione e di altri parametri del modello.

Non appena si raggiungono prestazioni soddisfacenti, il chatbot LLM viene implementato nell’ambiente di destinazione dell’azienda e integrato nei sistemi esistenti tramite API. Per garantire che il chatbot sia aggiornato e pertinente, viene regolarmente riqualificato con nuovi dati e migliorato continuamente attraverso cicli di feedback. Queste fasi garantiscono che il chatbot LLM fornisca risposte accurate e pertinenti che soddisfino i requisiti attuali degli utenti.

Quali sono le applicazioni dei chatbot LLM?

I chatbot LLM sono già molto versatili e possono essere utilizzati in numerosi ambiti. Ecco alcune delle applicazioni più importanti:

1. Servizio clienti: i chatbot LLM sono spesso utilizzati nel servizio clienti per rispondere alle domande più frequenti, gestire i ticket di assistenza e offrire soluzioni ai problemi. Possono essere disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, riducendo così in modo significativo i tempi di attesa dei clienti.
2. Personalizzazione delle campagne di marketing: i chatbot LLM possono inviare messaggi personalizzati in base alle preferenze e ai comportamenti precedenti dei clienti. Possono anche aiutare a condurre sondaggi per raccogliere un migliore feedback da parte dei clienti.
3. E-commerce e vendita al dettaglio: Nei negozi online, i chatbot LLM possono aiutare i clienti a selezionare i prodotti, consigliarli e supportare il processo di acquisto.
4. Assistenza sanitaria: In campo medico, i chatbot LLM possono fornire ai pazienti informazioni sui sintomi, supportare le pre-diagnosi iniziali e offrire consigli sull’assunzione di farmaci. Inoltre, sono il primo punto di contatto per valutare l’urgenza dei casi e assegnare le risorse di conseguenza.
5. Servizi finanziari: Nel settore finanziario, i chatbot LLM aiutano ad automatizzare le richieste di informazioni sui saldi dei conti, sulle transazioni e possono fornire consigli su questioni finanziarie di base.
6. Istruzione e formazione: i chatbot LLM possono fungere da assistenti interattivi per l’apprendimento, fornendo materiali didattici, svolgendo quiz e rispondendo a domande specifiche degli studenti.
7. Risorse umane e reclutamento: i chatbot LLM possono supportare il processo di reclutamento vagliando i CV, conducendo i colloqui iniziali e automatizzando la comunicazione con i candidati.
8. Processi aziendali interni: I chatbot LLM possono essere utilizzati anche internamente per dare ai dipendenti un accesso rapido alle informazioni aziendali, facilitare le attività amministrative come la prenotazione di camere o la gestione dei calendari.

Quali sono i vantaggi dei chatbot LLM?

I chatbot LLM offrono alle aziende e agli utenti finali un’ampia gamma di vantaggi. Di seguito sono riportati alcuni vantaggi generali dei chatbot, seguiti dai vantaggi specifici dei chatbot con LLM rispetto a quelli senza LLM:

Vantaggi generali dei chatbot:

1. Disponibilità: i chatbot sono disponibili 24 ore su 24 e possono rispondere alle richieste degli utenti senza interruzioni, il che è particolarmente prezioso al di fuori degli orari di lavoro.
2. Scalabilità: i bot possono gestire migliaia di richieste contemporaneamente, il che li rende ideali per le grandi organizzazioni o per gli eventi con un elevato traffico di utenti.
3. Efficienza dei costi: i chatbot riducono la necessità di personale umano e possono quindi ridurre significativamente i costi dell’assistenza e del supporto ai clienti.
4. Coerenza: i bot forniscono una qualità costante delle risposte e dell’esperienza dell’utente, contribuendo alla coerenza del marchio.
5. Raccolta dati: i chatbot possono raccogliere dati preziosi sulle interazioni degli utenti che possono essere analizzati per migliorare i prodotti, i servizi e le esperienze dei clienti.

Vantaggi dei chatbot LLM rispetto ai chatbot tradizionali:

1. Migliore comprensione: i chatbot LLM basati su modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT hanno una comprensione più profonda del linguaggio, che consente loro di fornire risposte più naturali e pertinenti al contesto. Possono comprendere e rispondere meglio a richieste complesse.
2. Adattabilità: grazie alla loro comprensione del linguaggio e del contesto, i chatbot LLM possono adattarsi più rapidamente a nuovi argomenti e richieste senza dover essere programmati esplicitamente per ogni nuova esigenza. Questo rende il processo di sviluppo e di personalizzazione dei bot molto più semplice e veloce.
3. Personalizzazione: grazie alla comprensione avanzata del linguaggio, i chatbot LLM possono fornire interazioni più personalizzate tenendo conto del tono di voce, dell’umore e delle interazioni precedenti per personalizzare la comunicazione. Questo aumenta enormemente l’esperienza del cliente.
4. Capacità di generare testi lunghi: a differenza dei modelli precedenti, che di solito potevano generare solo testi brevi e semplici, i chatbot LLM sono in grado di creare contenuti più dettagliati e informativi, rendendoli utili per applicazioni come la creazione di contenuti, descrizioni dettagliate di prodotti e scopi educativi.
5. Integrazione di conoscenze esterne: I chatbot LLM, soprattutto quelli che utilizzano il RAG, possono attingere a fonti di dati specifiche dell’azienda per informare e migliorare le loro risposte. Questo permette loro di fornire informazioni aggiornate, accurate e approfondite, proprio su misura per l’azienda.

A chi sono adatti i chatbot LLM?

Il compito principale dei chatbot LLM è la risposta automatica a domande o l’attivazione di processi predefiniti. Di conseguenza, i chatbot LLM sono adatti a tutte le aziende in cui i dipendenti devono rispondere ripetutamente a domande simili durante i loro processi lavorativi. Va notato che i chatbot LLM possono essere utilizzati internamente per i dipendenti o esternamente per i clienti. Ciò significa che anche un helpdesk IT o un dipartimento HR che riceve regolarmente richieste di informazioni da parte dei dipendenti interni può essere alleggerito da un chatbot LLM. I chatbot LLM per i clienti sono utilizzati soprattutto nel servizio clienti o occasionalmente nel marketing.

Quando conviene usare i chatbot LLM?

Grazie all’implementazione semplificata dei chatbot LLM e alla loro qualità notevolmente migliorata rispetto ai sistemi basati su regole o intenzioni, l’investimento nei chatbot LLM si ripaga prima oggi rispetto a qualche anno fa. In generale, l’uso dei chatbot LLM è appropriato quando il contenuto per rispondere alle richieste di informazioni esiste già nelle fonti di conoscenza esistenti. Le aziende che ricevono un numero elevato di richieste di informazioni ogni giorno dovrebbero prendere in considerazione l’utilizzo di un chatbot LLM.

Esistono ancora chatbot senza un master?

I chatbot senza l’integrazione di un LLM non vengono quasi mai implementati oggi. Tuttavia, ci sono sempre più forme ibride. In molti casi, si tratta di chatbot che sono stati inizialmente sviluppati senza un LLM e senza un RAG e che ora vengono aggiunti in un secondo momento.

Personalmente trovo queste forme miste difficili da gestire. Il chatbot fornisce un misto di risposte impersonali fisse o predefinite e, allo stesso tempo, risposte generate da LLM che sono molto più specifiche e personalizzate. Questo mix rappresenta spesso un’interruzione dell’esperienza del cliente.

Cosa devono considerare le aziende quando introducono e utilizzano i chatbot LLM?

Come descritto in precedenza, la realizzazione e l’implementazione dei chatbot LLM è relativamente semplice e strutturata. Tuttavia, è necessario prestare particolare attenzione ai seguenti punti.

1. Protezione dei dati: deve essere garantito il luogo in cui il chatbot LLM archivia i propri dati e questo luogo di archiviazione deve essere in linea con le regole di conformità dell’azienda.
2. Fonti di dati: Le aziende devono disporre di fonti di dati pulite e pertinenti per il chatbot LLM. Molte aziende utilizzano il proprio sito web come base. A patto che sia gestito in modo corretto, non presenta alcun problema. Tuttavia, se il sito web contiene dati obsoleti, le aziende devono prima ripulirlo.
3. Formazione dei dipendenti: Il ruolo dei dipendenti non deve essere ignorato. Le aziende devono fornire ai propri dipendenti una formazione sufficiente e spiegare loro il contesto del chatbot LLM.
4. Esperienza dell’utente: a causa dell’uso di LLM, molti chatbot tendono a dare risposte molto lunghe e dettagliate. Le aziende devono trovare un buon equilibrio tra la profondità della risposta e la portata della stessa. Questo può variare a seconda della richiesta.

Quali sono i rischi dei chatbot LLM?

1. Problemi di qualità: Anche se in genere ai chatbot LLM vengono date in anticipo regole fisse di comportamento e le aziende possono anche limitare le conoscenze di formazione del chatbot, in rari casi possono verificarsi risposte errate. Non si può escludere del tutto, ma è in costante miglioramento.
2. Mancanza di controllo: i chatbot LLM generano una nuova risposta per ogni richiesta dell’utente. A questo punto le aziende non hanno alcun controllo diretto sul chatbot. Per questo è ancora più importante che il bot sia sufficientemente testato prima di essere pubblicato.
3. Protezione e sicurezza dei dati: i chatbot LLM memorizzano i dati delle conversazioni e altre informazioni. Bisogna assicurarsi che nessun dato venga divulgato a terzi senza che sia stato richiesto e che il tipo di archiviazione dei dati sia in linea con i requisiti di conformità dell’azienda.

Come reagiscono i clienti ai chatbot LLM?

I chatbot sono ancora un po’ osteggiati a causa della scarsa qualità dei bot basati su regole. Tuttavia, questo atteggiamento negativo sta diminuendo sempre di più. Numerose best practice, come quella di Helvetia Svizzera, dimostrano a clienti e aziende che i chatbot LLM hanno una qualità e un’accuratezza di risposta nettamente superiori. I primi dati dimostrano che i clienti e gli utenti dei chatbot lo stanno capendo sempre di più e l’avversione nei confronti dei chatbot LLM sta diminuendo. I clienti sono sempre più motivati ad avviare una chat con un chatbot di LLM e vivono esperienze sempre nuove e positive.

Quali sono le migliori pratiche dei chatbot LLM?

Il chatbot LLM di Helvetia Insurance

Il primo chatbot LLM proveniente dalla Svizzera si chiama Clara e proviene da Helvetia Insurance. Il chatbot LLM utilizza inizialmente le informazioni presenti sul sito web per rispondere alle domande dei clienti e dei potenziali clienti sulle assicurazioni. Nelle successive iterazioni, la compagnia assicurativa ha integrato le proprie conoscenze e competenze con ulteriori connessioni interne. Scopri di più sul chatbot LLM di Helvetia nella mia intervista con Florian Nägele sui chatbot LLM nel settore assicurativo.

Il chatbot LLM al mercato al dettaglio di hobbistica Jumbo

Il negozio svizzero di bricolage e hobbistica Jumbo pubblica da oltre un anno un chatbot LLM per consigliare i visitatori del sito web. Il bot funge da consulente di prodotto ed è disponibile tramite il sito web. I clienti possono porre le loro domande sui dettagli dei prodotti o sulle loro raccomandazioni e il chatbot risponde in base alla sua base di conoscenze. La base di conoscenze è stata compilata dal team di Jumbo-Digital e contiene grosso modo i contenuti del sito web e altri documenti di dettaglio sui prodotti. Per saperne di più sul chatbot JumBot, leggi il mio articolo sui bot LLM nella vendita al dettaglio.

Puoi trovare altri esempi di chatbot LLM nel mio articolo sulle migliori pratiche dei chatbot LLM.

Conclusione: i chatbot LLM hanno cambiato il mondo delle chat e dei voicebot

Quando ho scritto la mia tesi di master sui chatbot quasi 10 anni fa, ho dovuto condurre la maggior parte dei miei esperimenti con chatbot basati su regole. Spesso utilizzavo solo mockup, perché anche la realizzazione di semplici chatbot richiedeva molto tempo. I chatbot LLM hanno cambiato il mondo dei bot e continueranno a farlo. La realizzazione e l’implementazione sono notevolmente semplificate dai metodi di LLM e RAG e la qualità è già aumentata di molte volte. A lungo termine, un chatbot LLM sul sito web o all’interno dell’azienda diventerà probabilmente una commodity e sarà naturale come il sito web dell’azienda stessa.

E ora?

Se vuoi saperne di più sui chatbot LLM o se vuoi fare una tua esperienza personale, mandami un messaggio. Puoi inviare il tuo messaggio tramite 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.