Chatbot IA sul sito web: quando il RAG conviene davvero

Un chatbot sul proprio sito web è stato a lungo una seccatura: alberi decisionali rigidi che fallivano alla seconda domanda. Con i modelli linguistici è cambiato – ma solo se l'assistente riceve le informazioni giuste. Proprio di questo si tratta con il RAG.

Che cosa significa RAG

RAG sta per Retrieval Augmented Generation, cioè generazione aumentata dal recupero. Il processo è più semplice del termine: i vostri documenti – pagine di prestazioni, schede tecniche, istruzioni, raccolte di domande – vengono suddivisi in piccole sezioni e depositati in una banca dati che cerca per significato invece che per parola chiave. Se qualcuno pone una domanda, il sistema recupera le sezioni adatte e le presenta al modello linguistico insieme alla domanda. Il modello risponde esclusivamente da questo materiale.

Il vantaggio decisivo: il modello non viene addestrato, ma rifornito. Se cambia una scheda tecnica, sostituite la fonte – la risposta è giusta dalla domanda successiva.

Quali dati deve conoscere il bot

La selezione decide la qualità. Cominciate con ciò che è già scritto ed è corretto:

Non ci vanno listini di condizioni, calcoli interni, dati del personale e tutto ciò che non direste a un estraneo al telefono. L'assistente è pubblico, anche in una piccola finestra.

Protezione dei dati: hosting e nLPD

Non appena gli utenti inseriscono in chat nome, indirizzo o richiesta, trattate dati personali. Quattro punti li fissiamo in ogni progetto. Trasparenza: un avviso che risponde un assistente e dove vanno gli input. Luogo di trattamento: con dati personali scegliamo modelli con trattamento in Svizzera o nell'UE ed escludiamo per contratto l'uso degli input per l'addestramento. Parsimonia: nessun campo obbligatorio inutile, cronologie con termine di cancellazione. E l'inserimento nell'informativa sulla privacy e nella lista dei responsabili del trattamento.

Passaggio a persone

Il tasto più importante in ogni assistente è quello che porta a una persona. Definiamo trigger fissi: due volte nessuna risposta dimostrabile, un reclamo, una domanda su condizioni vincolanti, un tono irritato o il desiderio di una persona. Allora passa – con la cronologia fin lì, perché nessuno debba raccontare tutto due volte. Fuori dagli orari d'ufficio diventa una richiesta di richiamata con fascia oraria.

Casi d'uso tipici

Nel supporto l'assistente risponde a domande ricorrenti su uso, garanzia e iter e sgrava le chiamate che non richiedono competenza. Nelle richieste di appuntamento raccoglie richiesta, luogo e orario desiderato e prepara una proposta che una persona conferma. Nella consulenza prodotto conduce con poche domande alla variante adatta – per esempio al supporto a parete in base a peso dell'apparecchio, schema fori e struttura della parete – e passa la mano per la decisione.

Che cosa un bot non dovrebbe saper fare

Non dovrebbe fare promesse vincolanti, non citare condizioni dipendenti dalla situazione, non confermare appuntamenti e non dare informazioni legali o rilevanti per la sicurezza. Non dovrebbe fingere di essere una persona. E dovrebbe saper dire che non sa qualcosa – chi inventa qualcosa a ogni domanda fa più danni di nessun bot.

Conclusione

Un assistente è buono quanto i documenti dietro e la regola su quando passa la mano. Cominciamo con le venti domande più frequenti da telefono ed e-mail e misuriamo quante l'assistente ne risponde bene. Solo quando convince arriva sul sito web – prima su una pagina, non ovunque.