Come costruire un chatbot RAG nel 2025

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.

Negli ultimi anni abbiamo implementato più di 750.000 chatbot e abbiamo anche un processo di RAG avanzato e su misura per loro.

In questa guida, quindi, vi illustrerò 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.

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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 costruito, 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.

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:

1. Accedere alla sezione "Knowledge Base" in Botpress.
2. Caricare documenti o aggiungere URL di siti web come fonti.
3. 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.

1. Andate su "Dettagli Bot".
2. 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:

1. In Botpress Studio, fare clic su "Publish" per distribuire il Chatbot RAG.
2. 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".

Costruite un chatbot RAG oggi stesso

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?

La differenza tra un chatbot RAG e un chatbot tradizionale è che un chatbot tradizionale si basa su risposte statiche o su modelli pre-addestrati, mentre un chatbot RAG (retrieval-augmented generation) estrae i dati rilevanti da una base di conoscenza esterna e li utilizza per generare risposte più accurate in tempo reale.

2. Come fa un sistema RAG a decidere quale conoscenza recuperare e quale generare?

Un sistema RAG utilizza un retriever per identificare i documenti o i pezzi di dati più rilevanti in base alla domanda dell'utente, quindi passa queste informazioni a un modello linguistico che genera una risposta basata sul contenuto recuperato, anziché basarsi esclusivamente su una formazione precedente.

3. Posso utilizzare RAG senza caricare fonti di conoscenza esterne?

Tecnicamente è possibile utilizzare RAG senza caricare fonti di conoscenza esterne, ma ciò vanifica il suo vantaggio principale. RAG è progettato per integrare il modello linguistico con dati specifici del dominio o in tempo reale, quindi l'assenza di conoscenze esterne vanifica il suo scopo.

4. RAG è adatto alle applicazioni multilingue?

Sì, RAG è adatto ad applicazioni multilingue, purché sia il modello linguistico che i documenti recuperati supportino le lingue di destinazione; molti LLMs e database vettoriali moderni sono in grado di gestire query e contenuti multilingue.

5. Come posso misurare l'accuratezza e la rilevanza della conoscenza recuperata?

È possibile misurare l'accuratezza e la pertinenza delle conoscenze recuperate registrando quali documenti sono stati recuperati, confrontando la risposta generata con la verità di base o con il feedback di un esperto e monitorando metriche come la correttezza della risposta, la soddisfazione dell'utente e i tassi di click o di follow-up.