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Riassunto trascrizione
Oggi vi guiderò attraverso le complessità e le sfide tecniche che abbiamo affrontato per sviluppare un sistema in grado di rispondere in modo preciso e personalizzato alle richieste degli utenti, utilizzando un database fornito dai clienti.
Questo video è solo una semplificazione del sistema che abbiamo implementato, ma è sufficiente per capire i concetti principali che stanno dietro all’implementazione di un database proprietario.
Il Cuore di EdgarBot: GPT-4 e Database Personalizzati
Il funzionamento di EdgarBot si basa sull’integrazione di GPT-4, un modello di intelligenza artificiale avanzato, con un database specifico fornito da ciascun cliente. Per esemplificare, immaginate di chiedere a EdgarBot un consiglio sul miglior cibo per un cucciolo di pastore tedesco di sei mesi. La risposta di EdgarBot, personalizzata e dettagliata, inclusivo di prodotto consigliato con link diretto, non deriva da una conoscenza pregressa di GPT-4 o da una connessione internet, ma dal database fornito dal cliente, nel nostro caso un elenco dettagliato di prodotti per animali domestici.
La Sfida: Gestire Grandi Quantità di Dati
Una delle maggiori sfide nel funzionamento di EdgarBot è gestire e interpretare grandi quantità di dati senza sovraccaricare il sistema o rendere il servizio proibitivamente costoso. Considerando un database con centinaia di prodotti, è impraticabile e antieconomico fornire l’intero database a GPT-4 per ogni singola query, a causa del costo per token e dei limiti di contesto imposti dal modello stesso.
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La Soluzione: Selezione e Riduzione del Database
Per ovviare a questo problema, abbiamo sviluppato un sistema in due fasi per selezionare solo le informazioni rilevanti da fornire a GPT-4 in risposta a una specifica richiesta:
- Categorizzazione: come primo passo, EdgarBot categorizza ogni richiesta in base al suo contenuto, determinando quale parte del database è pertinente alla domanda. Questo processo consente una prima scrematura dei dati, riducendo il volume di informazioni da analizzare.
- Ricerca Vettoriale: il passo successivo è utilizzare la ricerca vettoriale per identificare le informazioni più rilevanti all’interno della categoria selezionata. Questo metodo, più sofisticato della ricerca testuale tradizionale, si basa sull’analisi semantica dei dati, permettendo di trovare corrispondenze anche in caso di sinonimi, errori di ortografia o concetti correlati.
Come Funziona la Ricerca Vettoriale
La ricerca vettoriale assegna a ogni parola o concetto un vettore numerico in uno spazio multidimensionale, dove la posizione di ciascun vettore rappresenta il significato semantico del concetto. Grazie a questa rappresentazione, è possibile misurare la “distanza” semantica tra differenti concetti, permettendo di identificare rapidamente le informazioni più rilevanti per una data query.
Utilizzando un sistema di 1536 dimensioni, EdgarBot è in grado di creare una mappa dettagliata dei concetti contenuti nel database, trasformando le informazioni testuali in rappresentazioni vettoriali. Questo permette di eseguire ricerche ad alta precisione e di selezionare in modo efficiente i dati più pertinenti da fornire a GPT-4 per generare una risposta.
Implementazione e Risultati
Integrando il database vettoriale con GPT-4, EdgarBot offre risposte accurate e personalizzate basate sui dati specifici forniti dal cliente, equilibrando qualità, velocità ed economicità del servizio. Questo approccio apre nuove possibilità per l’assistenza clienti, la gestione delle informazioni e molte altre applicazioni, rendendo l’intelligenza artificiale ancora più accessibile e utile per le aziende di ogni dimensione.
