Blog di KEA

In primo piano il post del 10 settembre 2024

Come potenziare i chatbot aziendali: l’approccio Retrival Augmented Generation, le tecniche di Prompting e i LLM

Invito alla lettura del libro di Louis-François Bouchard e Louie Peters, Building LLMs for Production: Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG, 2024. Il libro illustra come adattare i Large Language Model (LLM) a contesti di uso specifici (per es. in ambito aziendale per erogare assistenza tecnica), ottenendo un livello di accuratezza e affidabilità tale da “soddisfare utenti paganti”. I LLM nella loro configurazione standard sono modelli generalisti, pre-allenati su grandi quantità di dati eterogenei e così flessibili da riuscire a eseguire attività molto diverse tra loro, come rispondere a domande, riassumere documenti, tradurre lingue e completare frasi. Ma i LLM non sono esperti del knowledge di un’azienda, non conoscono lo stile della comunicazione aziendale e non sanno che, in un determinato contesto, le risposte vanno formattate secondo regole precise. Le tecniche di Prompting, Retrival Augmented Generation (RAG) e Fine-Tuning spiegate nel libro sono funzionali ad ampliare e approfondire il sapere del modello, nonché a espandere le sue capacità di svolgere compiti specifici... continua sul blog di KEA

Come un chatbot aziendale per assistenza tecnica può ottimizzare l’interazione con la knowledge base aziendale nel settore B2B

Nell’era della trasformazione digitale, molte aziende che operano nel settore B2B e producono o distribuiscono macchine, attrezzature e utensili professionali si trovano di fronte a una crescente richiesta di efficienza e rapidità nelle risposte fornite a lead, clienti e collaboratori. La gestione delle informazioni tecniche, spesso sparsa tra manuali tecnici, FAQ, CRM e sistemi di ticketing, può rallentare i processi di assistenza, influenzando negativamente la customer experience e il supporto tecnico. Un assistente virtuale potenziato dall’intelligenza artificiale, comunemente noto come chatbot, rappresenta una soluzione strategica per ottimizzare l’interazione con la vasta mole di informazioni tecniche e operative di cui un’azienda dispone. Basato su un Large Language Model (LLM), come per esempio GPT di OpenAI, questo strumento può trasformare l’intero processo di gestione della knowledge base aziendale, offrendo una serie di vantaggi specifici per il settore B2B. ... continua sul blog di KEA

Prompt Engeneering: come usare il linguaggio per trarre il meglio da modelli linguistici e AI

Invito alla lettura di Gilbert Mizrahi, Unlocking the Secrets of Prompt Engineering: Master the art of creative language generation to accelerate your journey from novice to pro, Packt Publishing, 2024. Il prompt è una frase o un testo utilizzati per innescare una risposta da parte di un’intelligenza artificiale o di un sistema di elaborazione del linguaggio naturale. È un input che guida la generazione di contenuti o la risposta a una domanda da parte del modello. Il prompt può essere una domanda, una richiesta di elaborazione di informazioni o qualsiasi altra indicazione che l’AI utilizza per produrre una risposta. Una delle caratteristiche dei modelli linguistici avanzati è che ci permettono di far svolgere compiti ad agenti digitali semplicemente spiegandoglieli in linguaggio naturale... a patto che usiamo la lingua in modo comprensibile per il modello, cioè tendenzialmente in modo contestuale, logico e preciso, come se fosse un tool di sviluppo. Il libro che Mizrahi dedica al Prompt Engineering è una lettura interessante sia per le persone che interagiscono con i modelli linguistici attraverso le interfacce consumer, sia per gli sviluppatori che ingegnerizzano i prompt in applicazioni che si collegano ai modelli via API (Application Programming Interface) o mediante tool di automazione conversazionale. Capire meglio i principi del Prompt Engineering ci aiuta a essere più consapevoli della nuova centralità del linguaggio e ad ottenere dai modelli linguistici risposte il più possibili rilevanti e accurate... continua sul blog di KEA

Ottimizzare i chatbot aziendali: tecnologie a confronto e strategie di preparazione dei dati

Comprendere a grandi linee le caratteristiche delle tecnologie di base su cui può poggiare lo sviluppo di chatbot o assistenti virtuali per assistenza tecnica e servizio clienti è importante, poiché dalla scelta fra sistemi di Natural Language Processing, Large Language Model o piattaforme ibride dipendono abilità e limiti “innati” dell’agente digitale. Senza trascurare che senza contenuti selezionati e preparati opportunamente in base alla tecnologia scelta, nessun chatbot o assistente virtuale saprà darci informazioni o aiutarci a eseguire un compito... continua sul blog di KEA

Perché e come portare l’intelligenza artificiale nella nostra azienda?

Proprio perché calato nella realtà delle “normali” aziende italiane, consigliamo la lettura dell’interessante libro di Lorenzo Diaferia, Leonardo Maria De Rossi, Gianluca Salviotti, AI management. Strategie e approcci in azienda, SDA Bocconi Egea, Milano, 2024. Nel post integriamo alcune idee sull’uso di applicazioni e soluzioni di intelligenza artificiale nell’area aziendale della comunicazione tecnica e di prodotto... continua sul blog di KEA

Chatbot aziendali per servizio clienti e assistenza tecnica di primo livello: ecco la proposta di KEA per le PMI

Quali esigenze e aspettative può soddisfare realisticamente un chatbot aziendale? È in grado di integrare diverse fonti di conoscenza aziendale in una sola knowledge base? Come riesce a comprendere le domande degli utenti, trovare contenuti rilevanti e fornire risposte in linguaggio naturale? E cosa succede quando non sa rispondere: può trasferire la richiesta a un esperto umano? Il nostro post risponde a queste domande, spiegando anche i vantaggi che un chatbot può offrire all'azienda e ai suoi clienti, come progettarlo e quali tecnologie utilizzare. Se avete altre domande o curiosità, contattateci! Siamo pronti ad aiutarvi... continua sul blog di KEA

Post dedicati al Regolamento Macchine EU 2023/1230 e all'AI Act:

Appunti sulla comunicazione tecnica e di prodotto, dal 2013

Da quando abbiamo aperto il nostro blog, condividiamo con una certa regolarità spunti, riflessioni e recensioni di libri riguardanti i temi caldi della comunicazione:

Casi studio tratti dall nostra esperienza quotidiana, in particolare nel settore B2B
Buone pratiche ed evoluzioni dei grandi player internazionali
Tecnologie digitali innovative: data analytics, intelligenza artificiale, internet delle cose (IoT, internet of things), stampa 3D
SEO, storytelling e content marketing, social network, web marketing ed e-mail marketing
Integrazioni tra mondo fisico e infosfera: codici QR, realtà aumentata
Peculiarità della comunicazione stampata e del mondo analogico
Sistemi di gestione dei contenuti e novità su Argo CCMS, il nostro software di Component Content Management
Soluzioni integrate per automatizzare la realizzazione di output multicanale personalizzati...

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