API di risposta alle domande, basata sull'IA generativa

Che cos'è la risposta alle domande?

La risposta alle domande consiste nel lasciare che l'IA risponda automaticamente a una domanda. Opzionalmente, è possibile fornire al modello AI un contesto che lo aiuti a rispondere alla domanda. I modelli di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 2, Yi 34B e Mixtral 8x7B sono molto bravi a rispondere alle domande.

Ad esempio, immaginiamo di voler porre la seguente domanda:

How to bake some bread?

L'intelligenza artificiale potrebbe rispondere in questo modo:

1. Grease a clean, dry bread pan with butter.
2. Stir 1 envelope dry active yeast to 1/4 cup warm water in a large bowl. Let the yeast bloom for 10 minutes, or until dissolved, then add 1 teaspoon salt, 1 teaspoon honey, and 1/2 cup unsalted butter.
3. Add 3 1/2 cups strong flour and mix well, then wait to process your dough for 3 minutes.
4. Add an ounce of water and mix well. If the water was not already warm enough to make a dough (i.e., it was not warm to the touch) then add a warm to hot bowl of water to the machine. Stir continuously for 3 minutes.
5. Turn your dough out onto a clean sheet of plastic wrap and fold over.
6. Cover with another piece of plastic wrap and place in a warm corner of your kitchen.

Ora forse avete dei dati specifici avanzati che volete fornire all'IA e su cui volete porre una domanda (nota anche come "contesto"):

All NLP Cloud plans can be stopped anytime. You only pay for the time you used the service. In case of a downgrade, you will get a discount on your next invoice.

Si potrebbe porre la seguente domanda:

When can plans be stopped?

E la risposta sarebbe:

Anytime

Potreste anche voler rispondere a domande su un ampio corpus di conoscenze interne al dominio. In questo caso, vi consigliamo di leggere il nostro articolo dedicato alla ricerca semantica + IA generativa (nota anche come RAG): leggi qui.

Risposta alla domanda

Perché usare la risposta alle domande?

La risposta alle domande può essere utilmente impiegata nel "mondo reale". Ecco un paio di esempi.

Domande sui contratti

I chat bot vengono utilizzati ogni giorno di più, sia per rispondere alle domande dei clienti che a quelle dei collaboratori interni. Immaginate che un cliente faccia una domanda legale sul suo contratto. Si potrebbe utilizzare un modello di risposta alle domande e passare il contratto come contesto.

Domande sul prodotto

Ecco un altro esempio relativo ai chat bot. Immaginate che un collaboratore abbia una domanda tecnica su un prodotto. Perché non fornirgli un'interfaccia in linguaggio naturale e rendergli la vita più facile?

Consulenza sanitaria e supporto alla diagnosi

L'intelligenza artificiale generativa può assistere medici e operatori sanitari fornendo consulenze mediche o supporto diagnostico rapidi e accessibili. Analizzando i sintomi e la storia medica inseriti dall'utente, l'intelligenza artificiale può generare un elenco di possibili patologie e suggerire le fasi successive del trattamento o consigliare di rivolgersi a uno specialista. Pur non sostituendo il parere di un medico professionista, l'intelligenza artificiale può essere uno strumento prezioso per un consulto preliminare, soprattutto nelle regioni poco servite e con scarsità di operatori sanitari. Inoltre, può aiutare i professionisti del settore medico a rimanere aggiornati sulle ultime ricerche e linee guida mediche, migliorando così la qualità delle cure.

Tutoraggio e assistenza didattica

Nel settore dell'istruzione, l'intelligenza artificiale generativa può fungere da tutor personale, fornendo agli studenti spiegazioni, risorse di studio aggiuntive e feedback personalizzati sul loro lavoro. Per materie che vanno dalla matematica all'apprendimento delle lingue, l'intelligenza artificiale può adattarsi al ritmo e allo stile di apprendimento dello studente, offrendo sessioni personalizzate di risposta alle domande che possono chiarire i dubbi e spiegare i concetti in modi diversi finché lo studente non capisce. Questo potrebbe democratizzare l'accesso all'istruzione personalizzata, rendendo accessibile agli studenti un supporto educativo di alta qualità, indipendentemente dalla loro posizione geografica o dai loro mezzi finanziari.

API di risposta alle domande di NLP Cloud

NLP Cloud propone un'API per la risposta alle domande che consente di eseguire la risposta alle domande in modo immediato, basandosi su modelli avanzati come Roberta Base Squad 2 di Deepset, LLaMA 2, Mixtral 8x7B, Yi 34B e altri ancora. Questi modelli sono ottime alternative a ChatGPT, GPT-3.5 e GPT-4. Il tempo di risposta (latenza) è molto buono per il modello Roberta e l'accuratezza dei modelli generativi su questo compito è davvero impressionante. È possibile utilizzare il modello pre-addestrato o addestrare il proprio modello, oppure caricare i propri modelli personalizzati!

Per maggiori dettagli, consultare la documentazione sulla risposta alle domande qui. Per un utilizzo avanzato, vedere l'endpoint API di generazione del testo qui. E testate facilmente la risposta alle domande nel nostro parco giochi.

Testare le risposte alle domande a livello locale è una cosa, ma utilizzarle in modo affidabile in produzione è un'altra cosa. Con NLP Cloud potete fare entrambe le cose!

Domande frequenti

Come funziona l'IA generativa nei sistemi di risposta alle domande?

L'intelligenza artificiale generativa nei sistemi di risposta alle domande funziona utilizzando modelli addestrati su grandi insiemi di dati per prevedere e generare risposte testuali basate sulla domanda in ingresso. Analizza il contesto e la semantica della domanda, quindi sintetizza una risposta che si allinea alle informazioni apprese, simulando essenzialmente risposte simili a quelle umane.

Quali sono le principali differenze tra i sistemi di risposta alle domande basati su regole e quelli generativi?

I sistemi di risposta alle domande basati su regole si affidano a una serie di regole e logiche predefinite per generare risposte da un insieme fisso di informazioni, il che li rende più limitati in termini di portata e adattabilità. Al contrario, i sistemi di IA generativa utilizzano modelli di apprendimento automatico per comprendere e produrre risposte in modo dinamico da un vasto bacino di dati, consentendo di creare risposte più sfumate e contestualmente rilevanti.

L'intelligenza artificiale generativa è in grado di comprendere il contesto di una conversazione?

Sì, l'intelligenza artificiale generativa è in grado di comprendere in una certa misura il contesto di una conversazione, analizzando la sequenza delle parole e utilizzando modelli addestrati per dedurre il significato. Tuttavia, la sua comprensione è limitata ai modelli dei dati su cui è stata addestrata e potrebbe non cogliere appieno le sfumature come un essere umano.

Come l'IA generativa gestisce le domande ambigue?

L'intelligenza artificiale generativa gestisce tipicamente le domande ambigue sfruttando il contesto disponibile all'interno dei dati di input e i suoi modelli addestrati per dedurre la risposta più probabile o generare più risposte plausibili basate sui modelli appresi durante l'addestramento. Se l'ambiguità rimane, può produrre risposte che riflettono l'incertezza o chiedere chiarimenti.

Quali sono i limiti della risposta alle domande con l'IA generativa?

L'IA generativa è limitata dalla sua dipendenza da dati preesistenti, che può portare a risposte obsolete o distorte, e fatica a comprendere profondamente il contesto o a interpretare accuratamente query ambigue o altamente specifiche. Inoltre, può generare risposte plausibili ma di fatto errate, definite "allucinazioni".

Come si possono gestire i pregiudizi nei sistemi di risposta alle domande dell'IA generativa?

I pregiudizi nei sistemi generativi di risposta alle domande dell'IA possono essere gestiti addestrando i modelli su insiemi di dati diversificati e bilanciati e implementando algoritmi in grado di identificare e attenuare i modelli o i risultati distorti. Inoltre, il monitoraggio e l'aggiornamento continui del modello, insieme alle linee guida etiche e alla supervisione umana, svolgono un ruolo cruciale nel ridurre al minimo i pregiudizi.

Come valutare l'accuratezza della risposta alle domande?

Per valutare l'accuratezza della risposta alle domande, si utilizzano comunemente metriche come precisione, richiamo, punteggio F1, confrontando le risposte del sistema con un insieme di risposte corrette conosciute (verità di base). Inoltre, la valutazione umana viene spesso condotta per valutare la qualità e la pertinenza delle risposte, considerando sfumature e complessità che non vengono colte dalle metriche automatiche.

Quali sono le lingue supportate dalla vostra API per la risposta alle domande?

Supportiamo la risposta alle domande in 200 lingue

Posso provare gratuitamente la vostra API di risposta alle domande?

Sì, come tutti i modelli di NLP Cloud, l'endpoint API di risposta alle domande può essere testato gratuitamente.

In che modo la vostra API AI gestisce la privacy e la sicurezza dei dati durante il processo di risposta alle domande?

NLP Cloud si concentra sulla privacy dei dati: non registriamo né memorizziamo il contenuto delle richieste effettuate dall'utente sulla nostra API. NLP Cloud è conforme alle norme HIPAA e GDPR.