Come costruire un chatbot GenAI personalizzato con il codice

Immaginate questo: I vostri clienti possono ricevere assistenza personalizzata e consigli sui prodotti istantaneamente, in qualsiasi momento della giornata, mentre il vostro team si concentra su attività più complesse.

Nel competitivo mondo digitale di oggi, l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti, rendendo strumenti come i chatbot AI personalizzati essenziali per aumentare l'efficienza e la soddisfazione dei clienti.

In questo post esploreremo come creare un chatbot intelligente, scalabile e perfettamente in linea con le vostre esigenze aziendali, anche se siete alle prime armi con l'IA.

Perché i chatbot AI personalizzati sono importanti per la vostra azienda?

Un assistente digitale può essere in grado di comprendere il linguaggio specifico del vostro settore, di interagire con i vostri clienti in modo naturale e coinvolgente e di essere disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7. I chatbot AI possono gestire qualsiasi cosa, dalla risposta alle domande più comuni dei clienti alla fornitura di consigli personalizzati sui prodotti.

Con una soluzione personalizzata, è possibile collegare senza problemi il chatbot AI all'infrastruttura IT esistente e automatizzare le attività in un modo che non è possibile con i prodotti precostituiti. Ecco alcuni casi d'uso comuni per i chatbot AI personalizzati:

Assistenza clienti (dopo la vendita)
Assistenza alla vendita (prima della vendita)
Esecuzione di operazioni
Recupero di informazioni

Costruendo un chatbot su misura per le vostre esigenze, potrete migliorare significativamente sia l'esperienza del cliente che l'efficienza operativa.

Scegliere il giusto stack tecnologico

Per costruire un chatbot AI veramente personalizzato, è essenziale svilupparlo con il codice. Ciò consente di estendere le funzionalità e di integrarlo profondamente nei sistemi IT.

Come linguaggi e framework raccomandiamo C# e Semantic Kernel, soprattutto per le aziende che utilizzano gli strumenti Microsoft.

C# è ampiamente utilizzato negli ambienti aziendali e la sua costruzione garantisce che il chatbot possa connettersi senza problemi ai sistemi esistenti come CRM, database e infrastrutture cloud.

Gli elementi costitutivi di un chatbot AI personalizzato

Quando si costruisce un chatbot AI personalizzato, entrano in gioco diversi componenti chiave. Vediamo di analizzarli passo per passo.

1. Il modello LLM

Il fondamento di qualsiasi chatbot AI è il Grande Modello Linguistico (LLM). Sono disponibili due opzioni principali:

Modelli privati: Ospitati sui vostri server o su un cloud privato, offrono maggiore controllo e personalizzazione. Ideale per le aziende che gestiscono dati sensibili ma che necessitano di maggiori risorse.
Modelli commerciali: Gestiti da fornitori terzi (ad esempio, OpenAI, Microsoft). Sono scalabili e facili da implementare, ma possono presentare limitazioni in termini di personalizzazione e privacy dei dati.

La scelta dipende dalle esigenze aziendali: se si dà priorità al controllo e alla sicurezza o a un'implementazione rapida e semplice.

2. I canali di comunicazione

Per massimizzare la portata e l'efficacia del chatbot, è importante integrarlo con i giusti canali di comunicazione:

Interfaccia web: Coinvolgere i visitatori in tempo reale attraverso il vostro sito web.
WhatsApp: Sfruttate questa popolare piattaforma di messaggistica per le interazioni con i clienti.
Social Media: Piattaforme come Facebook Messenger e Instagram consentono un'assistenza rapida e accessibile.
Email: Automatizzare le risposte e gestire le conversazioni con strumenti come Gmail.
Chiamate: I chatbot abilitati alla voce possono gestire le chiamate al servizio clienti o fornire informazioni vocali.

La scelta dei canali giusti dipende da dove i clienti si impegnano maggiormente e da come si vuole interagire con loro.

3. Il prompt principale (o i prompt)

Il prompt principale è l'insieme di istruzioni che definisce il comportamento del chatbot. Stabilisce il tono, il contesto e la competenza del bot. Sono disponibili due opzioni principali:

Un singolo prompt principale per il comportamento generale del chatbot.
Prompt multipli per gestire contesti diversi o tipi specifici di conversazioni.

La progettazione dei prompt è fondamentale per garantire che il chatbot fornisca risposte utili e coerenti e può essere perfezionata nel tempo in base alle interazioni degli utenti.

4. Recupero della memoria

Per fornire risposte personalizzate e consapevoli del contesto, il chatbot deve recuperare la memoria dalle interazioni passate o da una base di conoscenza. Esistono due approcci comuni:

Base dati vettoriale (RAG): Utilizzando un approccio Retrieval-Augmented Generation (RAG), il chatbot recupera le informazioni rilevanti utilizzando le incorporazioni vettoriali, rendendolo altamente efficace per grandi insiemi di dati e interazioni precedenti.
Via database standard: Una configurazione più semplice che memorizza e recupera informazioni strutturate, come i profili dei clienti o la cronologia delle transazioni.

5. Esecuzione di operazioni ed integrazione ai sistemi aziendali

I chatbot possono eseguire azioni che vanno oltre la generazione di testo attraverso la chiamata di funzione. Ciò consente loro di:

Eseguire azioni: Chiamare API esterne per effettuare prenotazioni, elaborare pagamenti o inviare documenti.
Recuperare dati in tempo reale: Prelevare informazioni da API come gli aggiornamenti meteo, i prezzi delle azioni o i dati del CRM.

Questo aggiunge un livello di interazione dinamica, rendendo il chatbot più funzionale alle operazioni aziendali.

6. Catena del pensiero

Questa è una funzionalità avanzata che si può implementare.

La catena del pensiero consente al chatbot di affrontare domande più complesse scomponendole in una sequenza logica. Invece di fornire una sola risposta, il chatbot guida gli utenti attraverso un processo passo dopo passo.

Ciò è particolarmente utile per:

Supporto tecnico: Diagnosticare i problemi con una soluzione strutturata.
Decisioni: Guidare gli utenti attraverso scelte complesse come la pianificazione finanziaria o le strategie aziendali.

Implementando la catena di pensiero, è possibile migliorare la capacità del chatbot di gestire conversazioni complesse e ricche di sfumature.

Conclusione

Costruire un chatbot AI personalizzato con questi componenti può trasformare il modo in cui la vostra azienda interagisce con i clienti e automatizza i processi interni.

Se siete pronti a scoprire come un chatbot AI personalizzato possa rivoluzionare la vostra attività, contattateci per una consulenza gratuita sull'argomento.