Chatbot RAG in tempo reale specifico per dominio
Un chatbot in tempo reale che utilizza la Ricerca Google limitata al tuo dominio, recupera contenuti web rilevanti e sfrutta l’LLM di OpenAI per rispondere alle domande degli utenti con informazioni aggiornate. Ideale per fornire risposte accurate e specifiche per il dominio in portali informativi o di supporto clienti.
Flussi
Come funziona il Flusso AI
- Input della domanda utente.
- Cattura le domande degli utenti tramite input chat o pulsanti predefiniti.
- Espansione della richiesta.
- Parafrasa ed espande la domanda dell'utente per migliorare la precisione del recupero.
- Ricerca Google specifica per dominio.
- Esegue una ricerca Google limitata al dominio specificato utilizzando le query espanse.
- Recupero contenuti web.
- Recupera i contenuti dagli URL più rilevanti restituiti dalla ricerca.
- Generazione risposta LLM.
- Utilizza l'LLM di OpenAI per generare una risposta finale arricchita dal contesto e mostrarla all'utente.
Prompt utilizzati in questo flusso
Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i prompt utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I prompt sono le istruzioni fornite al modello AI per generare risposte o eseguire azioni. Guidano l'AI nella comprensione dell'intento dell'utente e nella generazione di output pertinenti.
Componenti utilizzati in questo flusso
Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i componenti utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I componenti sono gli elementi costitutivi di ogni Flusso AI. Ti permettono di creare interazioni complesse e automatizzare attività collegando varie funzionalità. Ogni componente serve a uno scopo specifico, come la gestione dell'input dell'utente, l'elaborazione dei dati o l'integrazione con servizi esterni.
ChatInput
Il componente Chat Input in FlowHunt avvia le interazioni con l’utente acquisendo messaggi dal Playground. Serve come punto di partenza per i flussi, consentendo al workflow di elaborare sia input testuali che basati su file.
Chat Output
Scopri il componente Chat Output in FlowHunt—finalizza le risposte del chatbot con output flessibili e multipli. Essenziale per una conclusione del flusso senza interruzioni e per creare chatbot AI avanzati e interattivi.
Widget Pulsante
Il componente Widget Pulsante in FlowHunt trasforma testo o input in pulsanti interattivi e cliccabili all'interno del tuo flusso di lavoro. Perfetto per creare interfacce utente dinamiche, raccogliere scelte degli utenti e migliorare il coinvolgimento nei chatbot basati su IA o nei processi automatizzati.
Trigger Apertura Chat
Il componente Trigger Apertura Chat rileva quando inizia una sessione di chat, permettendo ai workflow di rispondere istantaneamente non appena un utente apre la chat. Avvia i flussi con il messaggio iniziale della chat, rendendolo essenziale per la creazione di chatbot reattivi e interattivi.
Componente Cronologia Chat
Il componente Cronologia Chat in FlowHunt consente ai chatbot di ricordare i messaggi precedenti, garantendo conversazioni coerenti e una migliore esperienza cliente, ottimizzando al contempo memoria e utilizzo dei token.
Componente Prompt in FlowHunt
Scopri come il componente Prompt di FlowHunt ti permette di definire il ruolo e il comportamento del tuo bot AI, assicurando risposte pertinenti e personalizzate. Personalizza prompt e template per flussi chatbot efficaci e consapevoli del contesto.
Generatore
Esplora il componente Generatore in FlowHunt: potente generazione di testo guidata dall'IA utilizzando il modello LLM che preferisci. Crea facilmente risposte dinamiche per chatbot combinando prompt, istruzioni di sistema opzionali e persino immagini come input, rendendolo uno strumento fondamentale per la creazione di flussi conversazionali intelligenti.
LLM OpenAI
FlowHunt supporta dozzine di modelli di generazione di testo, inclusi i modelli di OpenAI. Ecco come utilizzare ChatGPT nei tuoi strumenti di IA e chatbot.
Espansione della Query
L'Espansione della Query in FlowHunt migliora la comprensione del chatbot trovando sinonimi, correggendo errori di ortografia e garantendo risposte coerenti e accurate alle richieste degli utenti.
Componente GoogleSearch
Il componente GoogleSearch di FlowHunt migliora l'accuratezza dei chatbot utilizzando la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per accedere a conoscenze aggiornate da Google. Controlla i risultati con opzioni come lingua, paese e prefissi di query per ottenere output precisi e pertinenti.
URL Retriever
Sblocca i contenuti web nei tuoi flussi di lavoro con il componente URL Retriever. Estrai e processa facilmente testo e metadati da qualsiasi elenco di URL, inclusi articoli web, documenti e altro ancora. Supporta opzioni avanzate come l'OCR per le immagini, l'estrazione selettiva dei metadati e la cache personalizzabile, rendendolo ideale per la creazione di flussi AI ricchi di conoscenza e automazioni.
Descrizione del flusso
Scopo e benefici
Panoramica
Questo workflow implementa un semplice chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) che sfrutta la Ricerca Google in tempo reale per recuperare informazioni aggiornate da internet—può essere personalizzato per limitare tutte le ricerche a un dominio specifico. L’obiettivo principale è creare un chatbot capace di rispondere alle domande degli utenti utilizzando i contenuti più rilevanti e recenti trovati online, risultando molto utile in scenari dove le basi di conoscenza statiche non sono sufficienti.
Componenti chiave e flusso
Il workflow è composto da diversi blocchi modulari, ciascuno rappresentante una specifica funzionalità. Di seguito una panoramica della struttura e delle funzionalità del workflow:
| Componente | Ruolo |
|---|---|
| Chat Input | Riceve le domande e i messaggi degli utenti. |
| Chat History | Mantiene lo storico della conversazione per risposte contestualizzate. |
| Query Expansion | Parafrasa l’input dell’utente in più query alternative per migliorare la copertura della ricerca. |
| Google Search | Esegue ricerche su Google, limitate da un prefisso di dominio personalizzabile. |
| URL Retriever | Estrae i contenuti dagli URL restituiti dalla Ricerca Google. |
| Prompt Template | Struttura il contesto, l’input utente e la storia per il modello linguistico. |
| OpenAI LLM | Genera risposte utilizzando un modello linguistico (ad es. GPT-3/4). |
| Generator | Attiva l’LLM con il prompt e il contesto per produrre la risposta. |
| Chat Output | Mostra le risposte del chatbot all’utente. |
| Button Widgets | Fornisce esempi di domande rapide che l’utente può provare con un solo click. |
| Chat Opened Trigger | Inizializza la conversazione e popola i pulsanti di avvio rapido. |
Come funziona il workflow
Quando un utente apre la chat, viene attivato il Chat Opened Trigger. Questo inizializza l’interfaccia chat e presenta diversi Button Widgets con domande di esempio (ad esempio, “quale dinosauro ha 500 denti?”). Quando un utente clicca su un pulsante o inserisce un messaggio personalizzato tramite Chat Input, il workflow procede come segue:
Espansione della richiesta: L’input dell’utente viene parafrasato in diverse versioni per massimizzare la probabilità di recuperare risultati di ricerca rilevanti.
Ricerca Google: Le query espanse vengono inviate alla Ricerca Google. Di default, la ricerca è limitata a un dominio specifico (impostato tramite il campo
query_prefix, ad esempiosite: www.TUODOMINIO.com), permettendo di focalizzare la conoscenza del chatbot sul tuo sito web o su una fonte affidabile.URL Retriever: Il workflow recupera i contenuti dei primi risultati di ricerca (URL) come documenti completi.
Assemblaggio del prompt: I contenuti recuperati, l’input dell’utente e la storia della chat vengono combinati tramite il componente Prompt Template per fornire un contesto ricco alla risposta.
Generazione con modello linguistico: Il prompt viene inviato all’OpenAI LLM, che genera una risposta coerente e contestualmente rilevante.
Visualizzazione della risposta: La risposta generata viene mostrata all’utente tramite Chat Output.
Esempio di flusso d’uso
- L’utente apre la chat: appare un messaggio di benvenuto e tre pulsanti con domande di esempio.
- L’utente clicca su “quando è la festa della mamma 2024?”: la domanda viene subito mostrata nell’output della chat (per un feedback immediato).
- Il workflow esegue la domanda attraverso espansione, ricerca, recupero, assemblaggio del prompt e generazione LLM, quindi mostra la risposta.
Perché questo workflow è utile
- Conoscenza in tempo reale: Il chatbot può rispondere utilizzando le informazioni più aggiornate disponibili su internet o sul dominio scelto.
- Restrizione al dominio: Personalizzando il
query_prefix, puoi fare in modo che il chatbot utilizzi solo informazioni dal tuo sito web o base di conoscenza affidabile, migliorando l’affidabilità delle risposte. - Consapevolezza del contesto: Includendo la storia della chat e i contenuti recuperati nel prompt, le risposte possono essere personalizzate e contestuali anche per conversazioni multi-turno.
- Scalabilità e automazione: Il design modulare permette di estendere o adattare facilmente il workflow per vari domini, supportando la distribuzione su larga scala su diversi siti o argomenti.
- Esperienza utente: I pulsanti di avvio rapido e il feedback immediato rendono il chatbot facilmente accessibile agli utenti finali.
Tabella riassuntiva del workflow
| Step | Descrizione |
|---|---|
| User Input | L’utente scrive una domanda o clicca su un pulsante di avvio rapido |
| Query Expansion | L’input viene parafrasato per ampliare la copertura della ricerca |
| Google Search | Le ricerche vengono effettuate su Google, limitate a un dominio specifico |
| URL Content Retrieval | I contenuti dei risultati principali vengono recuperati |
| Prompt Construction | Input utente, risultati di ricerca e storia chat sono compilati in un prompt |
| LLM Generation | L’LLM di OpenAI genera una risposta utilizzando tutto il contesto |
| Output | La risposta viene mostrata all’utente |
Personalizzazione
- Per focalizzare il chatbot sul tuo dominio, modifica il campo
query_prefixnel componente Google Search (ad esempio,site: www.TUODOMINIO.com). - Aggiungi o modifica le domande di esempio tramite i componenti Button Widget per un’esperienza più personalizzata.
Casi d’uso ideali
- Bot di supporto clienti che rispondono sempre basandosi sulla tua documentazione o contenuti web aggiornati.
- Assistenti di knowledge interni limitati all’intranet aziendale o al portale di supporto.
- Qualsiasi chatbot che deve sempre citare o basarsi su fonti esterne e autorevoli (ad esempio, per conformità o accuratezza).
Automatizzando il processo di ricerca, recupero e generazione delle risposte, questo workflow consente di risparmiare tempo rispetto alla ricerca manuale e assicura che gli utenti ricevano sempre le informazioni più aggiornate e rilevanti disponibili.
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