- I chatbot RAG combinano il reperimento e la generazione del linguaggio per ottenere risposte più accurate e consapevoli del contesto rispetto ai bot tradizionali.
- RAG riduce gli errori e aumenta l'affidabilità accedendo a dati esterni anziché affidarsi solo alle conoscenze interne del modello linguistico.
- Le applicazioni comprendono le FAQ, l'assistenza clienti, i settori ad alto contenuto di conoscenza e qualsiasi scenario che richieda informazioni precise.
- La creazione di un bot RAG comporta l'impostazione di un progetto, la stesura di istruzioni comportamentali chiare e la connessione di fonti di conoscenza.
I chatbot stanno ridisegnando il modo in cui le aziende interagiscono con gli utenti, ma molti mancano ancora il bersaglio quando si tratta di contesto e precisione. È qui che interviene la RAG (Retrieval-Augmented Generation).
RAG combina i punti di forza del reperimento delle conoscenze e della generazione del linguaggio, consentendo ai chatbot di accedere a dati esterni e di fornire risposte precise e consapevoli del contesto. Il risultato? Meno imprecisioni, meno spreco di risorse e risposte più affidabili.
In questa guida vi illustreremo i passaggi per costruire il vostro chatbot alimentato da RAG, dalla definizione del suo comportamento alla distribuzione senza problemi.
Applicazioni dei chatbot RAG
State muovendo i primi passi verso l'integrazione di chatbot alimentati da RAG nel vostro prodotto, progetto o hobby? Esploriamo alcune applicazioni più ampie che possono essere migliorate con un chatbot competente e adatto alle vostre esigenze.
Come creare un chatbot RAG
Creare un chatbot RAG con Botpress è un processo semplice. Ecco una guida passo passo per iniziare. Ai fini del tutorial, creeremo un chatbot Book Trivia. Una volta creato, il chatbot può essere distribuito su più canali utilizzando le relative integrazioni.
Passo 1: Impostare il progetto
Iniziate creando un nuovo progetto in Botpress. Una volta effettuato l'accesso, selezionare il modello "Start from Scratch" per una completa personalizzazione e flessibilità.

Passo 2: scrivere un set di istruzioni chiare
Le istruzioni sono fondamentali per il comportamento del chatbot RAG e possono essere aggiunte modificando la sezione "Istruzioni" in Studio. Specificare come il chatbot deve recuperare e presentare le informazioni.
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Quando si scrive un set di istruzioni, occorre tenere conto dei seguenti punti:
- Definire che il bot deve dare priorità alle fonti di conoscenza esterne rispetto ai dati del modello interno.
- Delineare il tono e lo stile di risposta, meglio se attraverso conversazioni e risposte esemplificative.
Ecco un esempio di istruzioni che delinea il comportamento di un chatbot "Clothing Website FAQ":
Missione:
Assistere gli utenti nell'esplorazione della moda sostenibile, nella comprensione dei materiali eco-compatibili e nella scelta consapevole di capi di abbigliamento di provenienza etica.
Tratti della personalità:
- Conoscenza: Fornisce risposte accurate dalla base di conoscenze.
- Amichevole: cordiale e disponibile.
- Ispiratore: Incoraggia le scelte sostenibili.
- Trasparente: condivide solo informazioni convalidate.
Capacità:
- Educare: Spiegare i principi della moda sostenibile, i materiali ecologici e le certificazioni utilizzando la base di conoscenze.
- Assistere: Consigliare i prodotti e fornire informazioni basandosi esclusivamente sui dati approvati.
- Ispirare: evidenziare i vantaggi della moda etica senza opinioni personali.
- Coinvolgere: Rispondere alle domande in modo chiaro e cortese, reindirizzando gli utenti al supporto se le risposte non sono disponibili.
Tono:
- Positivo, professionale e privo di gergo.
- Rispettoso ed empatico per garantire un'esperienza di supporto.
Regole di comportamento:
- Utilizzare solo la base di conoscenze fornita (ad esempio, Wikipedia, documenti di Green Threads).
- Se una risposta non è disponibile, informare l'utente e suggerire di consultare l'assistenza clienti di Green Threads.
Esempio di politica di risposta:
Domanda: "Cos'è il cotone biologico?".
Risposta: "Il cotone biologico viene coltivato senza pesticidi nocivi o fertilizzanti sintetici, riducendo l'impatto ambientale".
Domanda: "Potete indicarmi la vostra politica di rimborso?".
Risposta: "Non ho questa informazione. Visitate il nostro sito web o contattate l'assistenza per ricevere assistenza".
Passo 3: Aggiungere le fonti di conoscenza
Per rendere efficace il vostro chatbot RAG, collegatelo a conoscenze esterne rilevanti, come documenti PDF, URL di siti web o API. Ecco come fare:
- Accedere alla sezione "Knowledge Base" in Botpress.
- Caricare documenti o aggiungere URL di siti web come fonti.
- Botpress indicizza automaticamente i contenuti, segmentandoli in pezzi di conoscenza più piccoli e recuperabili.

Passo 4: personalizzare l'identità del chatbot
Personalizzate il nome e la personalità del vostro Chatbot per adattarlo al vostro caso d'uso. Questa fase cruciale garantisce che il chatbot non si identifichi erroneamente come ChatGPT o Claude.
- Andate su "Dettagli Bot".
- Fare clic su "Genera" per creare un'identità per il chatbot in base alle sue istruzioni e ai suoi dati, oppure scriverne una manualmente.

Fase 5: Distribuzione del Chatbot
Il chatbot è ora pronto per l'anteprima e la condivisione. Ecco come è possibile accedervi e testarlo:
- In Botpress Studio, fare clic su "Publish" per distribuire il Chatbot RAG.
- Copiate il link e iniziate a conversare!

Passo 6: personalizzare l'aspetto del chatbot
Volete personalizzare ulteriormente il vostro Webchat per allinearlo al vostro marchio e alla vostra voce? Basta cliccare su "Personalizza Webchat" da "Condividi".

Costruire chatbot più intelligenti con RAG
I chatbot alimentati da RAG stanno trasformando il modo in cui le aziende forniscono risposte accurate e in tempo reale, ottimizzano i flussi di lavoro e migliorano l'esperienza degli utenti. Con gli strumenti forniti da Botpress è possibile creare chatbot intelligenti con facilità.
Grazie al caricamento della knowledge base con un solo clic e all'integrazione perfetta con piattaforme come Slack, WhatsApp, Notion e altre ancora, è possibile implementare potenti chatbot RAG in pochi minuti utilizzando Botpress.
Iniziate oggi a costruire chatbot più intelligenti e consapevoli del contesto, gratuitamente.
Domande frequenti
1. Qual è la differenza tra un chatbot RAG e un chatbot tradizionale?
Un chatbot tradizionale si basa per lo più su risposte pre-scritte o sul suo modello linguistico incorporato, mentre un chatbot RAG può attingere informazioni in tempo reale da fonti esterne, in modo da rispondere molto meglio a domande specifiche e aggiornate.
2. Come fa un sistema RAG a decidere quale conoscenza recuperare e quale generare?
Per prima cosa cerca pezzi di informazioni rilevanti dalla sua base di conoscenze e poi le usa per generare una risposta naturale e coerente. È un po' come consultare gli appunti prima di rispondere.
3. Posso utilizzare RAG senza caricare fonti di conoscenza esterne?
Tecnicamente sì, ma questo vanifica lo scopo. RAG brilla quando ha a disposizione dati esterni con cui lavorare. È come dare al bot un cervello pieno di libri di riferimento.
4. RAG è adatto alle applicazioni multilingue?
Assolutamente sì. Se le fonti di conoscenza e l'LLM supportano le lingue necessarie, un chatbot RAG può facilmente gestire conversazioni multilingue.
5. Come posso misurare l'accuratezza e la rilevanza della conoscenza recuperata?
È possibile verificare la corrispondenza tra le risposte e le domande degli utenti, tenere traccia dei feedback o persino registrare le fonti utilizzate. Tutto sta nell'assicurarsi che il bot stia estraendo le informazioni giuste al momento giusto.