Chatbot e API di intelligenza artificiale conversazionale, con modelli generativi

Cosa sono i chatbot e l'IA conversazionale e perché utilizzare l'IA generativa?

L'intelligenza artificiale conversazionale è un sottocampo centrale dell'elaborazione del linguaggio naturale che consente a un essere umano di conversare con una macchina. Ogni volta che l'uomo dice o chiede qualcosa all'IA, viene inviata anche l'intera cronologia della conversazione, in modo che l'IA possa avere in memoria il contesto e dare risposte pertinenti. I moderni chabot sfruttano l'intelligenza artificiale conversazionale e possono fare molto di più di una semplice conversazione. Ad esempio, possono rilevare le intenzioni del cliente, cercare documenti, capire il tono del cliente e adattare il proprio tono (rabbia, gioia, sarcasmo...).

LLaMA 3, Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B e Mixtral 8x7B sono alternative avanzate a GPT-4 e ChatGPT, disponibili su NLP Cloud. Questi modelli sono così complessi da potersi adattare a molte situazioni e da poter suonare perfettamente come un essere umano. Per i casi d'uso avanzati, è possibile perfezionare questi modelli (addestrandoli con i propri dati), il che è un ottimo modo per ottenere un chatbot perfettamente adattato alla propria azienda/prodotto/settore.

I modelli generativi non hanno "memoria". Pertanto, è necessario aiutarli inviando nuovamente la cronologia delle conversazioni in ogni richiesta che viene fatta. Abbiamo scritto un articolo del blog dedicato a come costruire un chatbot con un modello generativo, sentitevi liberi di leggerlo!

Se volete costruire un chatbot che risponda a domande tecniche sulla vostra conoscenza del dominio, dovrete accoppiare il vostro chatbot con un modello di ricerca semantica / RAG. Ecco una guida sull'accoppiamento di RAG con l'IA generativa.

Chatbot e IA conversazionale

Perché utilizzare i chatbot e l'intelligenza artificiale conversazionale?

Sempre più aziende vogliono sfruttare i chatbot, sia per costruire un prodotto avanzato basato sull'intelligenza artificiale, sia per migliorare la produttività interna. Ecco un paio di esempi:

Supporto all'efficienza

L'applicazione più diffusa dei chatbot è quella di aiutare automaticamente i clienti senza dover ricorrere a una persona di supporto. Migliora drasticamente la reattività e alleggerisce il team di assistenza, che può così concentrarsi solo su domande molto avanzate. Un buon chatbot di assistenza è in grado di cercare documenti per i clienti, rispondere a domande contrattuali o tecniche, rilevare il tono e l'intento del cliente...

Videogiochi

Alcuni videogiochi includono funzionalità di IA conversazionale, in modo che i giocatori possano discutere naturalmente con la macchina. Questo rende i giochi moderni molto più interattivi, soprattutto perché le moderne IA conversazionali possono adattare il loro tono alla situazione (rabbia, gioia, sarcasmo...).

Suggerimento di prodotto

A volte è difficile per un utente trovare ciò che sta cercando, soprattutto se i prodotti sono numerosi o complessi. In questo caso, costruire un chatbot che aiuti i clienti e li indirizzi verso il prodotto giusto è un'ottima soluzione.

Assistente medico

L'industria sanitaria sfrutta i chatbot per discutere con i pazienti ed effettuare automaticamente una diagnosi.

API Chatbot/AI conversazionale di NLP Cloud

NLP Cloud propone un'API per chatbot e AI conversazionale basata su modelli generativi che danno la possibilità di eseguire l'AI conversazionale in modo immediato, con risultati mozzafiato. Questi modelli sono Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B e Mixtral 8x7B. Sono potenti alternative a ChatGPT, GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI. Se i modelli pre-addestrati non sono sufficienti, potete anche perfezionare/addestrare i vostri modelli generativi su NLP Cloud e distribuire automaticamente i nuovi modelli in produzione con un solo clic.

Per maggiori dettagli, consultare la nostra documentazione sui chatbot e l'IA conversazionale con modelli generativi. qui. Per un utilizzo avanzato, vedere l'endpoint API di generazione del testo qui. E testate facilmente i chatbot e l'IA conversazionale nel nostro parco giochi.

Domande frequenti

I chatbot di intelligenza artificiale generativa possono comprendere e rispondere in più lingue?

Sì, i chatbot di intelligenza artificiale generativa come quelli basati su GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral, ecc. sono in grado di comprendere e rispondere in più lingue, grazie al loro addestramento approfondito su diversi set di dati linguistici provenienti da tutto il mondo. Ciò consente loro di impegnarsi in conversazioni e fornire risposte in varie lingue con un elevato grado di fluidità.

I chatbot di intelligenza artificiale generativa sono in grado di imparare dalle interazioni?

I chatbot di intelligenza artificiale generativa, come quelli basati su modelli come GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral, ecc. non imparano dalle singole interazioni in tempo reale per motivi di architettura. Per "simulare" una sorta di apprendimento, lo sviluppatore deve mantenere una cronologia e inviare nuovamente questa cronologia a ogni richiesta del chatbot.

Quali sono i limiti degli attuali chatbot di intelligenza artificiale generativa?

Gli attuali chatbot di intelligenza artificiale generativa, nonostante le loro capacità avanzate, spesso faticano a comprendere contesti complessi o ambigui e possono talvolta generare risposte imprecise o prive di senso. Inoltre, se non vengono adeguatamente monitorati e regolati, possono inavvertitamente produrre contenuti tendenziosi o offensivi.

In che modo i chatbot di intelligenza artificiale generativa gestiscono le informazioni sensibili o personali?

È responsabilità del fornitore di chatbot gestire le informazioni sensibili con grande attenzione. NLP Cloud non memorizza le informazioni inviate ai chatbot ed è conforme agli standard HIPAA e GDPR.

Esistono pregiudizi nelle risposte generate dai chatbot AI generati? Se sì, come vengono affrontati?

Sì, le risposte generate dai chatbot di intelligenza artificiale generativa, come quelli basati su GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral, ecc. possono riflettere i pregiudizi presenti nei loro dati di addestramento. Queste distorsioni vengono affrontate attraverso l'addestramento continuo del modello con set di dati diversi, test rigorosi sulle distorsioni e l'implementazione di meccanismi di feedback per correggere le risposte distorte.

Questi chatbot possono essere personalizzati per specifiche esigenze aziendali?

Sì, i chatbot basati sull'IA generativa possono essere ampiamente personalizzati per soddisfare specifiche esigenze aziendali, adattando le risposte, il tono e persino la base di conoscenze da cui attingono informazioni, rendendoli altamente versatili per diversi settori e applicazioni.

Come possono gli sviluppatori integrare i chatbot di intelligenza artificiale generativa nelle piattaforme o applicazioni esistenti?

Gli sviluppatori possono integrare i chatbot di IA generativa nelle piattaforme o applicazioni esistenti utilizzando le API fornite dal fornitore di IA, come NLP Cloud, che consentono una comunicazione senza soluzione di continuità tra il chatbot e il backend della piattaforma. Ciò comporta l'invio di input dell'utente all'IA tramite l'API, la ricezione della risposta generata dall'IA e la sua presentazione attraverso l'interfaccia utente dell'applicazione.

Qual è il tempo di risposta tipico per un chatbot basato sull'IA generativa come GPT-4?

Il tempo di risposta tipico di un chatbot basato sull'IA generativa come GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral, ecc. può variare, ma di solito è di pochi secondi, a seconda della complessità della domanda e della potenza di elaborazione disponibile.

Posso provare l'API chatbot gratuitamente?

Sì, come tutti i modelli di NLP Cloud, l'endpoint API del chatbot può essere testato gratuitamente.

Quali sono le lingue o i locali supportati per questa API per chatbot?

La nostra API per chatbot supporta 200 lingue