L’Intelligenza Artificiale Generativa sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con le informazioni. I chatbot, in particolare, stanno diventando sempre più sofisticati, grazie alla capacità di accedere e processare enormi quantità di dati. Partendo da una Knowledge Base composta da documenti, pagine web, database o altre fonti strutturate e non, l’obiettivo è consentire all’utente di interrogare il sistema in linguaggio naturale, come se stesse dialogando con un esperto qualificato.

La capacità di comprendere il testo ed usarlo per interagire con gli utenti, è garantita dall’impiego di LLM. Un LLM (Large Language Model) è un modello di intelligenza artificiale addestrato su enormi quantità di testo per comprendere e generare un linguaggio naturale.

I Chatbot AI offrono numerosi vantaggi:

• Accessibilità, per una facile condivisione delle conoscenze con un pubblico ampio, garantendo la gestione di grandi volumi di richieste in modo trasparente.
• Disponibilità continua per servizio attivo 24/7.
• Ottimizzazione delle risorse umane: le risorse possono essere dedicate ad attività a più alto valore aggiunto, lasciando al chatbot la gestione delle richieste più comuni.
• Velocità, per garantire risposte immediate agli utenti.

Uno dei principali rischi nell’utilizzo dei chatbot AI è il fenomeno delle “allucinazioni”, ovvero la generazione di informazioni inesatte, false o fuorvianti. Per mitigare questo problema, è fondamentale adottare un approccio multidimensionale basato su:

• Qualità dei dati: utilizzare una Knowledge Base accurata e aggiornata, selezionando con cura le fonti, eliminando i contenuti ridondanti o obsoleti e garantendo un elevato standard di data quality.
• Gestione delle ambiguità: definire un meccanismo di priorità tra le fonti di informazione per fornire la risposta più pertinente.
• Vincoli alle risposte: limitare le risposte al contenuto della KB, riducendo la probabilità di generare informazioni non verificate o fuori contesto.
• Tracciabilità: fornire riferimenti chiari alle fonti utilizzate, consentendo all’utente di verificare autonomamente l’affidabilità delle informazioni fornite.

L’architettura RAG combina il recupero di informazioni rilevanti da una KB con la generazione di risposte da parte di un modello linguistico di grandi dimensioni. Questo approccio combina due fasi fondamentali:

• Retrieval (Recupero delle informazioni): il chatbot accede a un insieme predefinito di fonti di dati (ad esempio, database aziendali, documenti, pagine web) per estrarre le informazioni più pertinenti alla domanda posta dall’utente.
• Augmented Generation (Generazione aumentata): il Large Language Model (LLM) utilizza le informazioni recuperate per generare una risposta contestualizzata, precisa e basata sui dati della KB.

Questa combinazione garantisce che le risposte siano pertinenti e aderenti alla Knowledge Base, mitigando il rischio di allucinazioni tipiche dei modelli generativi.

Una delle implementazioni più efficaci della RAG prevede l’uso di un database vettoriale per organizzare e ottimizzare l’accesso ai dati. Di seguito le fasi necessarie ad una tale implementazione:

1. Segmentazione della Knowledge Base:
   • La Knowledge Base viene suddivisa in piccole porzioni di testo chiamate chunk.
   • Dimensione e sovrapposizione (overlap) dei chunk: la dimensione e l’eventuale sovrapposizione tra i chunk sono parametri cruciali, definiti in fase di analisi iniziale e ottimizzati durante il processo di fine-tuning. Una segmentazione ben calibrata garantisce una migliore precisione nella fase di recupero delle informazioni.

2. Embedding dei chunk:

1. • Ogni chunk viene trasformato in vettore numerico.
   • Questi vettori numerici rappresentano le caratteristiche semantiche dei chunk, catturando il significato e il contesto del testo.

3. Archiviazione nel database vettoriale:

1. • I vettori ottenuti sono archiviati in un database vettoriale ottimizzato per la gestione di dati non strutturati, come testo, immagini e audio.
   • Questi database consentono operazioni avanzate come la ricerca di somiglianza vettoriale, la quantizzazione e il clustering, permettendo un confronto efficiente tra vettori.

4. Interrogazione del chatbot:

1. • Quando l’utente pone una domanda, questa viene a sua volta trasformata in un vettore di embedding.
   • Il vettore della domanda viene confrontato con quelli presenti nel database vettoriale per identificare i chunk più simili e pertinenti alla richiesta.

5. Generazione della risposta:

1. • I chunk più rilevanti vengono inviati come contesto al LLM.
   • Il modello elabora i dati recuperati e genera una risposta accurata e pertinente, assicurando che sia basata esclusivamente sui contenuti presenti nella KB.

Quanto descritto in questa ipotesi di implementazione è ovviamente soggetto ad infinite personalizzazioni ed adeguamenti alle singole e specifiche esigenze. Può essere richiesto, per esempio, di introdurre il concetto di memoria in una conversazione con un chatbot, ovvero la capacità di ricordare informazioni durante una conversazione.

Di seguito, un sequenza esemplificativa di attività che vengono compiute per ottenere una risposta da un chatbot, partendo da una KB già caricata all’interno di un database vettoriale:

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) svolgono un ruolo cruciale nel processo di comprensione della domanda e della conversazione, nella fase di identificazione delle risposte più pertinenti e nella creazione di risposte naturali e coerenti.

Per una buona implementazione di un chatbot basato su Intelligenza Artificiale Generativa è necessario adottare accorgimenti strategici, indipendenti dalla piattaforma tecnologica scelta. La condizione fondamentale per il successo di un progetto di questo tipo è una chiara comprensione del problema che si intende risolvere tramite l’introduzione del chatbot.

Un passo cruciale consiste nell’organizzare incontri con gli stakeholder coinvolti nel processo di innovazione. Questi momenti di confronto permettono di definire obiettivi chiari, individuare i requisiti funzionali e delineare un’architettura adeguata. Solo attraverso una visione condivisa e un’analisi accurata delle esigenze sarà possibile compiere scelte progettuali mirate.

Se l’obiettivo è vincolare il chatbot a rispondere esclusivamente sulla base di una specifica Knowledge Base (KB), l’architettura Retrieval-Augmented Generation (RAG) si conferma come la soluzione più efficace e affidabile.

Tuttavia, la scelta dell’architettura da sola non è sufficiente. Diventa, quindi, fondamentale:

• Selezionare con attenzione le fonti della Knowledge Base, assicurandosi che siano affidabili, pertinenti e ben strutturate.
• Analizzare e validare il contenuto della KB, per garantire che sia coerente, aggiornato e privo di ambiguità.
• Ottimizzare le query con algoritmi di ricerca e recupero ottimizzati per precisione ed efficienza.
• Validare le risposte tramite una revisione costante che garantisca la correttezza e la pertinenza delle risposte generate.
• Monitorare costantemente la qualità delle risposte fornite dal chatbot, implementando un processo di fine-tuning continuo per migliorare le performance nel tempo.

Investire tempo ed energia in queste aree non solo migliora le performance del chatbot, ma contribuisce anche a costruire una fiducia solida da parte degli utenti. Infatti, un chatbot ben progettato non è semplicemente uno strumento tecnologico, ma un asset strategico per migliorare l'efficienza operativa e la qualità dei servizi aziendali.