Descrizione del flusso
Scopo e benefici
Panoramica
Il RIG (Retrieval Interleaved Generator) Wikipedia Assistant è un flusso di lavoro automatizzato progettato per rispondere alle domande degli utenti generando risposte iniziali, identificando i dati fattuali necessari, recuperando informazioni da Wikipedia e affinando le risposte con citazioni precise per ciascuna sezione. Il suo obiettivo principale è fornire risposte fondate su fonti verificabili e specificare esattamente quali sezioni e fonti sono state utilizzate, rendendolo particolarmente utile per ricerca, fact-checking e scopi educativi.
Come Funziona il Flusso di Lavoro
Avvio della chat e messaggio di benvenuto
- Quando viene aperta una sessione di chat, l’utente viene accolto con un messaggio di benvenuto che spiega lo scopo del flusso: fornire risposte affidabili supportate da fonti. Questo aiuta a impostare le aspettative sulla qualità e la trasparenza delle risposte.
Raccolta della domanda utente
- L’utente invia una domanda tramite l’input della chat. Questo input viene acquisito e passato alla fase di elaborazione.
Generazione del prompt
- Il flusso include un Prompt Template che prende la domanda dell’utente e costruisce un prompt dettagliato. Questo prompt istruisce il sistema a:
- Generare una bozza di risposta, anche utilizzando dati fittizi.
- Per ciascuna sezione della risposta, specificare quale fonte esterna (come Wikipedia) o base di conoscenza interna deve essere utilizzata per verificare e affinare quella sezione.
- Includere query di ricerca per Wikipedia per recuperare le informazioni corrette per ogni sezione.
Esempio:
Input utente: Quali sono i paesi leader nelle energie rinnovabili?
Output bozza: I paesi leader sono Norvegia, Svezia, Portogallo [Ricerca su Wikipedia: "Top Countries in renewable Energy"]...
Generazione della risposta iniziale
- Utilizzando un generatore basato su modello linguistico, il sistema crea una bozza di risposta basata sul prompt, evidenziando dove devono essere inseriti i dati fattuali e quali fonti utilizzare per la verifica.
Recupero dati e raffinamento della risposta
- Un Agente AI riceve la bozza di risposta e utilizza lo Strumento Wikipedia per cercare su Wikipedia le query specificate.
- Per ciascuna sezione della risposta, l’agente recupera i dati fattuali pertinenti da Wikipedia e sostituisce il contenuto provvisorio o fittizio.
- Ogni sezione viene raffinata includendo un link diretto all’articolo o sezione esatta di Wikipedia utilizzato, garantendo trasparenza e facile verifica.
L’agente riceve l’istruzione di evitare frasi generiche o riempitive, concentrandosi solo su contenuti concisi e fattuali.
Output finale
- La risposta completamente raffinata, con ogni sezione fondata su una specifica fonte Wikipedia (e link forniti in linea), viene mostrata all’utente nell’interfaccia chat.
Struttura del Flusso di Lavoro
| Passaggio | Componente | Scopo |
|---|
| 1 | Chat Opened Trigger | Rileva una nuova sessione chat e invia il messaggio di benvenuto |
| 2 | Message Widget | Mostra il saluto iniziale e le istruzioni |
| 3 | Chat Input | Accetta la domanda dell’utente |
| 4 | Prompt Template | Formattta il prompt con istruzioni per bozza + indicazioni sulle fonti |
| 5 | Generator | Produce la bozza iniziale della risposta (con segnaposti) |
| 6 | Wikipedia Tool | Consente il recupero dati da Wikipedia |
| 7 | AI Agent | Affina la bozza, recupera dati, inserisce citazioni/link |
| 8 | Chat Output | Presenta la risposta finale e fondata all’utente |
Caratteristiche e Benefici Principali
- Trasparenza delle fonti: Ciascuna sezione della risposta specifica chiaramente quale pagina o sezione di Wikipedia è stata utilizzata, includendo link diretti per la verifica da parte dell’utente.
- Automazione e scalabilità: Il flusso automatizza il processo di redazione, fact-checking e raffinamento delle risposte, rendendolo adatto a gestire molte domande in modo efficiente.
- Output di livello ricerca: Fondando ogni affermazione su una fonte esterna verificabile, il sistema produce risposte adatte a contesti accademici, aziendali e professionali.
- Personalizzabilità: Se necessario, è possibile integrare fonti di conoscenza interne insieme a Wikipedia, rendendo il sistema adattabile al recupero di dati specifici di un’azienda.
Casi d’Uso
- Assistenti educativi: Forniscono agli studenti risposte che citano sempre le fonti.
- Bot di fact-checking: Verificano istantaneamente le informazioni e presentano le fonti senza ricerca manuale.
- Supporto clienti: Forniscono informazioni su azienda o prodotti con chiara provenienza dei dati.
- Creazione di contenuti: Scrittori e giornalisti possono ottenere bozze di contenuti con riferimenti integrati per ulteriore sviluppo.
Riepilogo
Questo flusso consente agli utenti di ottenere risposte affidabili e ben referenziate intercalando fasi di generazione e recupero dati. È particolarmente utile ovunque siano cruciali l’accuratezza fattuale, la trasparenza e l’attribuzione delle fonti. Il suo design modulare e automatizzato lo rende altamente scalabile per le organizzazioni che desiderano automatizzare attività di ricerca e Q&A su larga scala.
