Creare un chatbot con intelligenza artificiale generativa: 5 semplici passaggi
Introduzione
I chatbot AI utilizzano l'intelligenza artificiale generativa per fornire risposte intelligenti e contestualizzate 🧠. Viene utilizzato un approccio ibrido, dando priorità a intenti predefiniti e risposte basate su domande frequenti, utilizzando il modello di intelligenza artificiale quando non viene trovata alcuna corrispondenza con alcun intento. Ciò garantisce efficienza e consente al chatbot di gestire dinamicamente query complesse ⚡.
Processo di implementazione
- Raccolta dati
Vengono raccolte fonti di dati rilevanti per formare la knowledge base del chatbot, tra cui:
- PDF, pagine web e documenti strutturati come CSV, JSON.
- Informazioni specifiche del cliente rilevanti per il dominio del chatbot.
- Documenti originali quali politiche aziendali, linee guida mediche o informazioni finanziarie.
- Pre-elaborazione dei dati
Anonimizzazione e rimozione delle immagini: per rispettare le normative sulla privacy, le informazioni sensibili vengono rimosse da determinati set di dati.
Pre-elaborazione automatizzata: per elaborare i file vengono utilizzati script Python, garantendo che contengano solo testo non identificato.
Formattazione standard: il testo viene estratto, ripulito e strutturato per l'indicizzazione, garantendone la coerenza.
- Archiviazione dei dati
Tutti i documenti elaborati vengono archiviati in soluzioni cloud come Azure Blob Storage, AWS S3 o Google Cloud Storage ☁️.
I formati supportati per l'indicizzazione includono CSV, HTML, JSON, PDF, TXT e i formati Microsoft Office (Word, PPT, Excel).
Ogni implementazione di chatbot dispone di un contenitore di archiviazione dedicato per mantenere organizzati i documenti della knowledge base.
- Creazione di indici
Per ottimizzare l'efficienza del recupero, viene creato un indice utilizzando Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB o altri strumenti di ricerca AI.
L'indice viene creato estraendo il testo, dividendolo in sezioni gestibili e salvando questi frammenti per una ricerca rapida.
Ciò consente al modello di intelligenza artificiale di cercare e recuperare in modo efficiente le informazioni rilevanti, anziché elaborare interi documenti durante l'esecuzione.
- Implementazione del modello di intelligenza artificiale generativa
Modelli di intelligenza artificiale come GPT-3.5, GPT-4 o altri LLM vengono distribuiti tramite servizi cloud.
Per accedere ai modelli è richiesta l'integrazione e i limiti delle quote possono essere modificati in base alle esigenze di utilizzo 🔧.
I modelli di incorporamento possono essere utilizzati durante l'implementazione di un indice di ricerca vettoriale per funzionalità di ricerca semantica, in particolare quando si gestiscono grandi set di dati.
- Configurazione API
Una volta configurato l'indice di ricerca e distribuito il modello di intelligenza artificiale, viene configurata l'API Chat Completions:
- Il chatbot si integra con l'indice di ricerca e il modello di intelligenza artificiale per ottenere dati rilevanti.
- Le chiamate API sono strutturate per recuperare dati, mantenere la cronologia della chat e generare risposte riepilogative.
Flusso di lavoro del chatbot AI
Elaborazione delle richieste degli utenti: Un utente invia una domanda al chatbot.
Recupero dell'indice di ricerca: La query viene inviata all'indice di ricerca, che recupera i K frammenti di testo più pertinenti in base alla similarità.
Generazione di risposte del modello AI: I frammenti di testo recuperati, insieme alla query dell'utente e alla cronologia della chat, vengono inseriti nel modello di intelligenza artificiale.
Riepilogo risposte e citazioni: Il modello di intelligenza artificiale genera una risposta contestuale, spesso includendo riferimenti alle fonti originali.
Consegna della risposta: Il chatbot fornisce la risposta generata, insieme ai link ai documenti citati, ove applicabile 🔗.
Ulteriori chiarimenti su come costruire un chatbot in modo efficiente utilizzando diversi servizi
Archiviazione e accesso ai documenti
I documenti vengono archiviati in soluzioni di archiviazione cloud e indicizzati da servizi di ricerca basati sull'intelligenza artificiale.
Il modello di intelligenza artificiale recupera i riferimenti indicizzati e fornisce agli utenti gli URL dei documenti a cui possono accedere.
Se viene applicata la de-identificazione, gli utenti verranno comunque reindirizzati ai file originali archiviati.
Gestione di diversi tipi di file
Per i file HTML: invece di fornire un collegamento a un documento, il chatbot può reindirizzare gli utenti a una versione live della pagina web tramite un'impostazione middleware.
Per i PDF e altri file statici: l'accesso diretto al documento indicizzato è fornito tramite URL di archiviazione cloud.
Aggiornamento dell'indice di ricerca
I nuovi file vengono caricati sullo storage cloud e devono essere indicizzati manualmente.
L'indice deve essere ricreato ogni volta che si verificano aggiornamenti, aggiunte o eliminazioni.
Questo processo non è completamente automatizzato e deve essere eseguito manualmente per garantire la disponibilità di dati aggiornati.
Personalizzazione delle prestazioni di ricerca
È possibile modificare i parametri in Azure AI Search o in altri servizi di indicizzazione per migliorare la precisione della risposta.
Le impostazioni includono la dimensione del frammento, i metodi di ordinamento e la frequenza di indicizzazione per ottimizzare le prestazioni.
Risposte rapide e navigazione gerarchica
I chatbot utilizzano spesso pulsanti di risposta rapida (selettori) per guidare gli utenti attraverso categorie gerarchiche.
Questi selettori devono essere configurati manualmente all'interno del framework del chatbot per allinearli al flusso della conversazione.
Archiviazione dei documenti e mappatura degli indici
Di seguito è riportato un esempio strutturato di archiviazione di chatbot, servizi di ricerca e basi di conoscenza indicizzate:
| Categoria | Gruppo di risorse | Account di archiviazione | Contenitore | Servizio di ricerca | Nome indice |
|---|---|---|---|---|---|
| Salute | chatbot sanitario | documenti sanitari | dati sanitari | servizio di ricerca sanitaria | indice di salute |
| Finanza | chatbot finanziario | documenti finanziari | dati finanziari | ricerca di finanze | indice finanziario |
| Farmaceutico | chatbot per farmacie | documenti di farmacia | dati della farmacia | ricerca farmacia | indice delle farmacie |
Conclusione
Costruisci un Chatbot AI L'utilizzo dell'IA generativa implica la raccolta di dati, la pre-elaborazione, l'indicizzazione e l'implementazione di modelli di IA. Integrando un robusto meccanismo di ricerca e recupero e generando risposte basate su API, i chatbot possono fornire risposte contestualizzate, accurate ed efficienti alle query degli utenti.
La manutenzione regolare della knowledge base e dell'indice di ricerca garantisce che le risposte del chatbot rimangano aggiornate. I futuri miglioramenti potrebbero includere la ricerca semantica basata sull'incorporamento, funzionalità di intelligenza artificiale multimodale e aggiornamenti dinamici delle conoscenze, consentendo soluzioni di chatbot ancora più intelligenti e scalabili 🌐.
