AI Chatbot: da Buono a Eccezionale!

Il tipico processo di sviluppo di un chatbot basato su Azure coinvolge l'utilizzo dei servizi cognitivi di Azure per l'ingestione dei documenti. Questo processo include la suddivisione dei documenti in blocchi gestibili, la generazione di embeddings da questi blocchi e l'integrazione di questi embeddings nel chatbot. Questa integrazione garantisce che il chatbot possa rispondere efficacemente alle interazioni degli utenti basandosi sulle informazioni elaborate.

Secondo Microsoft, questo è un processo convincente per scalare rapidamente un'applicazione Gen AI.

Piattaforma leader per il recupero delle informazioni e la ricerca per RAG

Azure AI Search, una piattaforma di recupero delle informazioni basata su AI, aiuta gli sviluppatori a creare esperienze di ricerca avanzate e app di AI generativa che combinano modelli linguistici di grandi dimensioni con dati aziendali. Implementa funzionalità di ricerca per qualsiasi applicazione mobile o di ricerca all'interno della tua organizzazione o come parte di applicazioni software-as-a-service (SaaS).

L'Azure Bot Framework SDK V4 fornisce le basi per lo sviluppo di bot su Azure, offrendo le librerie e gli strumenti necessari per il compito. LUIS, come parte dei servizi cognitivi di Azure, interpreta l'input dell'utente per discernere l'intento e estrarre le entità. Quando la fiducia di LUIS nell'intento è inferiore al 30%, la query viene passata a QnA Maker, che genera risposte da dati preesistenti come le FAQ. SharePoint Online funge da database di contenuti, impegnato da LUIS quando la fiducia nell'intento supera il 30%, per gestire le interazioni con i dati. Infine, le Adaptive Cards presentano contenuti interattivi all'interno del dialogo del bot, sfruttando i dati da SharePoint Online e facilitando l'interazione con l'utente.

Document Search Bot utilizzando Azure Bot Framework

L'elefante nella stanza, tuttavia, è l'efficacia di questo processo nel fornire chatbot di alta qualità. Prima di affrontare questa domanda basata sulla nostra esperienza con i clienti, definiamo cosa significa eccellenza.

Dal punto di vista dell'esperienza utente con i chatbot, un bot "eccellente" è quello che fornisce risposte rilevanti più di 8 volte su 10. Raggiungere un tasso di precisione superiore all'80% è altamente desiderabile per applicazioni di servizio clienti e KnowledgeBot.

Basandoci sulla nostra esperienza, il suddetto processo "off-the-shelf" generalmente raggiunge un tasso di precisione compreso tra il 60% e il 70% al massimo. È importante notare che la scelta del Modello Linguistico di Grandi Dimensioni (LLM) è la meno responsabile di questa limitazione!

Da Buono a Eccellente!

Raggiungere un tasso di precisione superiore all'80% nelle risposte del chatbot richiede una personalizzazione significativa in quasi tutti i passaggi del processo. Ecco un approccio completo:

Ingestione consapevole della struttura personalizzata: Utilizzare tecniche avanzate e librerie che preservano la struttura originale dei documenti durante la conversione in testo. Questo passaggio è vitale per mantenere l'integrità e il contesto delle informazioni, riducendo così le inesattezze causate dalla perdita di struttura.

Chunking Intelligente & Embeddings Avanzati: Implementare strategie di chunking consapevoli del contenuto che si concentrano sulla rilevanza dei segmenti di testo rispetto alle query che ci si aspetta di servire con il chatbot. Ottimizzare la dimensione di questi blocchi per un'elaborazione efficiente senza perdere il contesto. Aggiornare al modello di embeddings più recente, come ADA-003, che offre miglioramenti rispetto ai suoi predecessori, e personalizzarlo per adattarlo alle esigenze specifiche del dataset.

Metadati di Contesto Avanzati: Superare la cattura dei metadati di base integrando metadati di contesto dettagliati con i blocchi di testo. Questi metadati dovrebbero essere ricchi e descrittivi, consentendo agli embeddings di incorporare una comprensione più profonda del contesto, dello scopo e della rilevanza del documento.

Ricerca per Similarità Ibrida con Re-Ranking Personalizzato: Sviluppare un meccanismo di ricerca per similarità più sofisticato che combini diversi tipi di metodologie di ricerca per identificare i blocchi di testo più rilevanti. Personalizzare il processo di re-ranking per garantire che tenga conto sia del contenuto del blocco che della sua rilevanza contestuale, portando in primo piano le risposte più appropriate.

Engineering dei Prompt per LLM Raffinato: Impegnarsi in un dettagliato engineering dei prompt con il Modello Linguistico di Grandi Dimensioni per migliorare la sua capacità di selezionare e formulare le risposte più accurate e rilevanti. Questo comporta la personalizzazione dei prompt per sfruttare i dati strutturati e riccamente contestualizzati forniti, massimizzando così l'efficacia del LLM.

Esperienza del Bot Interattiva con Human-in-the-Loop: Creare un'esperienza chatbot più interattiva e simile a quella umana. Questo può coinvolgere lo sviluppo di un'applicazione chatbot personalizzata che offre agli utenti opzioni per affinare le loro query o scegliere tra più risposte. Integrare un approccio human-in-the-loop dove necessario può anche aiutare a migliorare continuamente la precisione e la rilevanza delle risposte basate sul feedback e sulle interazioni degli utenti.

Apprendimento e Ottimizzazione Continui: Implementare un ciclo di feedback in cui il sistema apprende da ogni interazione, migliorando continuamente la precisione del chunking, degli embeddings e della generazione delle risposte. Ciò richiede tecniche avanzate di machine learning e possibilmente un monitoraggio manuale per garantire che il chatbot evolva e si adatti alle esigenze degli utenti nel tempo.

Personalizzando questi passaggi del processo, è possibile migliorare significativamente la precisione e l'efficacia di un chatbot, rendendolo capace di fornire risposte con una precisione superiore all'80%. Questo approccio su misura garantisce che il chatbot non solo soddisfi, ma superi le aspettative per le interazioni degli utenti, offrendo un'esperienza utente senza soluzione di continuità ed efficiente.

Il Ruolo di Pandorabot.io nell'Elevare le Esperienze con i Chatbot

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