AI Orchestrator
Superare i limiti dell’IA generativa
Gli LLM sono capaci di risultati straordinari, ma guidarne correttamente il comportamento è essenziale per ottenere risultati costantemente adeguati e rappresenta quindi un fattore chiave per l’integrazione efficace dell’IA nei processi aziendali.
AI Orchestrator funziona come un sistema di controllo per i modelli di IA generativa, consentendo la produzione di output precisi e appropriati, sia in termini di contenuto sia di formato.
L’essenza di AI Orchestrator
AI Orchestrator è un algoritmo di IA progettato per potenziare le implementazioni di IA generativa in ambito aziendale. Le sue capacità permettono di identificare, orchestrare e mantenere il contesto conversazionale tra vari moduli, combinando tecnologie e approcci differenti. Questo consente di generare risposte accurate e contestualmente pertinenti alle richieste degli utenti.
Affrontare le principali sfide dell’IA generativa
I Large Language Models (LLM) possono generare testi coerenti a partire da prompt in linguaggio naturale. Tuttavia, prima di integrare questa tecnologia nei contesti aziendali, è necessario risolvere alcune criticità.
Allucinazioni
Le risposte possono sembrare corrette, ma spesso sono combinazioni di parole casuali e inaffidabili, note come “allucinazioni”.
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Disinformazione
Gli LLM generano sempre un output, indipendentemente dal fatto che la richiesta richieda informazioni esterne al dataset di addestramento, con il rischio di produrre risposte inventate o false.
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Citazione delle fonti
Gli LLM non sono in grado di indicare quali fonti abbiano contribuito alla formulazione della risposta.
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La Retrieval Augmented Generation (RAG) può essere utilizzata per affrontare questi problemi. Questa tecnica sfrutta un repository di conoscenza basato sui dati aziendali, consentendo all’IA generativa di produrre risposte contestualizzate. Sebbene le funzionalità RAG svolgano un ruolo centrale nell’adozione enterprise, presentano ancora alcuni limiti.
Risposte certificate
Gli strumenti RAG non forniscono risposte predefinite e validate da esseri umani. Necessitano della base di conoscenza per generare risposte completamente nuove, anche per domande semplici e frequenti.
Accesso a fonti esterne
L’accesso a servizi esterni e dati strutturati in linguaggio naturale non è una funzionalità prevista nativamente nella maggior parte delle architetture RAG.
Dialoghi personalizzati
Le conversazioni offerte dalle applicazioni RAG non possono seguire uno schema specifico predefinito.
Integrazione di operatori umani
Nei sistemi RAG, l’integrazione e l’intervento di un operatore umano di supporto all’interno della conversazione non sono operazioni semplici né immediate.
Come funziona
AI Orchestrator è un modulo proprietario che regola il comportamento dei sistemi basati su IA generativa, consentendo di ottenere risultati predeterminati quando è configurato correttamente.
Pre-classificazione delle richieste
Il sistema pre-classifica le richieste degli utenti per identificare l’agente più adatto da coinvolgere. Elabora l’enunciato originale per migliorare i processi di recupero delle informazioni, attraverso tecniche come l’espansione della query, l’aggiunta di metadati, ecc.
Preservazione del contesto
Il sistema garantisce continuità e coerenza nelle interazioni mantenendo traccia della cronologia della conversazione. Questo gli consente di fornire risposte accurate e pertinenti tenendo conto degli scambi precedenti.
Integrazioni
Il layer di AI Orchestrator consente l’integrazione di moduli specializzati per gestire richieste specifiche.
Fonti multiple
Dati strutturati
Repository di FAQ
Applicazioni esterne
Flussi di dialogo
Contact Center
Il nostro approccio
Il layer AI Orchestrator è centrale nel sistema di IA generativa composita di AIWave. Consente di eseguire attività di IA con vari modelli — singolarmente o in combinazione — come LLM, SLM e altri algoritmi di machine learning. Può essere eseguito on-premises e configurato per hardware leggeri o per specifici requisiti prestazionali.
I layer RAG e NLQ possono generare risposte utilizzando un SLM fine-tuned, un LLM standard ospitato in cloud oppure i documenti di testo, le frasi o i paragrafi più rilevanti, estratti da una knowledge base personalizzata tramite algoritmi proprietari di sintesi. Per una maggiore flessibilità, i clienti possono anche utilizzare le proprie sottoscrizioni cloud a LLM.
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RAG
Un approccio all’avanguardia per migliorare le tecniche di estrazione degli insight e di recupero delle informazioni.