Assistenti Virtuali: Fine Tuning o Rag?

In questo episodio speciale del nostro podcast, focalizzato esclusivamente sulla sezione dedicata agli Assistenti Virtuali, abbiamo il piacere di presentare una panoramica completa e approfondita. Il nostro obiettivo è quello di guidare i Chief Technology Officer (CTO) e i Chief Executive Officer (CEO) attraverso le complessità e le innovazioni più recenti che caratterizzano le tecnologie dei Large Language Models.

Tuttavia attraverso una discussione dettagliata, intendiamo esplorare le capacità, le applicazioni potenziali e i progressi tecnologici che stanno definendo il futuro degli assistenti virtuali. Questa puntata si pone come un punto di riferimento indispensabile per i leader aziendali che sono desiderosi di comprendere come i Large Language Model possano essere sfruttati per migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare l’interazione con gli utenti e contribuire alla crescita strategica della loro azienda nel contesto digitale contemporaneo.

Assistenti Virtuali: scaletta

Infine vi proponiamo una scaletta per punti basata sul testo del video:

1. Introduzione

• Inizio della discussione su argomenti concreti.
• Differenza rispetto alle precedenti discussioni su news e aspetti tecnici.

1. Tema della serata: Assistenti AI

• Possibilità di utilizzare l’intelligenza artificiale per il customer care.
• Discussione se l’AI può migliorare l’assistenza clienti o se l’interazione umana rimane insostituibile.

1. Esperienze e casi d’uso

• Intervento di Giovanni (Gio) su esperienze con chatbot.
• Esempio di richiesta in un e-commerce di abbigliamento.

1. Problemi riscontrati

• Fallimento del chatbot nel rispondere correttamente a una richiesta specifica.
• Discussione sul problema delle allucinazioni nei modelli linguistici.

1. Differenza tra modelli linguistici e RAG

• Spiegazione delle differenze tra LLM (Large Language Models) e RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Problemi con i modelli linguistici: allucinazioni e mancanza di ragionamento.

1. Soluzioni con RAG

• Come i sistemi RAG possono migliorare le risposte dei chatbot.
• Importanza del setting e del beta testing.

1. Fine-tuning

• Definizione e spiegazione del fine-tuning.
• Problemi del fine-tuning: amplificazione delle allucinazioni.

1. Implementazione pratica

• Utilizzo di database vettoriali e esempi per migliorare le risposte dei chatbot.
• Necessità di ingegnerizzazione e configurazione da parte di sviluppatori o prompt engineer.

1. Conclusioni pratiche

• Stato attuale della tecnologia: i chatbot non possono ancora sostituire completamente l’assistenza umana.
• Importanza dell’intervento umano nella configurazione e gestione dei chatbot.

Assistenti Virtuali: Considerazioni finali

La discussione si focalizza sull’attuale prossimità all’ottenimento di chatbot completamente autonomi. Tuttavia, le conclusioni evidenziano l’indispensabile necessità di sviluppatori e prompt engineer per garantire un’implementazione efficace dei chatbot.