Integrare l’AI nella gestione della conoscenza

La gestión del conocimiento corporativo es un elemento clave para el éxito de cualquier empresa moderna. Un conocimiento bien estructurado, accesible y fiable puede marcar la diferencia entre una empresa que prospera y otra que lucha por seguir siendo competitiva.

In questo articolo, esploreremo una soluzione innovativa basata sulla tecnologia RAG (Retrieval Augmented Generation) e sul modello ChatGPT, che promettono di rivoluzionare la gestione delle relazioni tra la Knowledge aziendale e gli utilizzatori interni e esterni.

La Base: Cos’è il Modello ChatGPT?

Il cuore di questa soluzione è il modello ChatGPT, un membro della famiglia GPT (Generative Pre-trained Transformer). Questi modelli di intelligenza artificiale hanno dimostrato di essere straordinariamente capaci nella comprensione di una richiesta e nella generazione di testo coerente per rispondere a domande basate sul contesto fornito. Il modello ChatGPT è stato addestrato specificamente con migliaia di GB di conoscenza acquisita da tutto ciò che era raggiungibile digitalmente.

Ma cosa rende davvero unica questa soluzione? Vediamo alcune delle sue caratteristiche distintive.

La Potenza dei Database Vettoriali

Al centro di questa soluzione c’è l’uso di un database vettoriale. Questo database rappresenta parole e frasi come punti in uno spazio multidimensionale. Perché è così importante? Permette al modello ChatGPT di calcolare la somiglianza tra vettori di parole e di selezionare le parole più adeguate per rispondere a una domanda. Immaginate di dover trovare informazioni specifiche in un vasto oceano di dati testuali; il database vettoriale funge da bussola, guidandovi verso le risposte desiderate.

La Ricerca per Somiglianza: Trovare l’Ago nel Pagliaio

Uno dei compiti più importanti di questa soluzione è la ricerca per somiglianza. Questa funzionalità consente al modello ChatGPT di trovare parole o frasi simili in base all’input fornito dall’utente. Immaginate di cercare un ago in un pagliaio virtuale di informazioni aziendali. La ricerca per somiglianza è come un magnete che attira l’ago, aiutandovi a individuare le informazioni rilevanti con facilità.

La Costruzione del Contesto attraverso i Prompt

Un altro elemento cruciale è la costruzione del contesto attraverso i prompt. L’utente fornisce un prompt o una domanda, e il modello ChatGPT utilizza questo input per generare una risposta. Il contesto fornito dall’utente gioca un ruolo fondamentale nel determinare la risposta generata dal modello. Questo significa che la formulazione di prompt chiari e specifici è fondamentale per ottenere risultati precisi.

Dati di Alta Qualità: La Pietra Angolare della Conoscenza

La qualità e la quantità dei dati disponibili sono fondamentali per il successo del modello ChatGPT. Immaginate di costruire una casa: i dati di alta qualità sono la pietra angolare su cui si basa tutto. Un database vettoriale, popolato con informazioni strutturate è la chiave per ottenere risultati accurati e affidabili.

Differenze tra basarsi su una conoscenza generica e sui propri dati aziendali: il modello RAG

Il Retrieval Augmented Generation (RAG) rappresenta una soluzione chiave per affrontare due aspetti cruciali nella gestione delle informazioni aziendali e nella qualità della risposta: 

la protezione dei dati sensibili 

la fornitura di risposte accurate ed esatte senza il rischio di “allucinazioni”.

Protezione dei dati aziendali: Un aspetto fondamentale della gestione della conoscenza aziendale è la protezione dei dati sensibili o confidenziali dell’azienda. Con l’uso di modelli di intelligenza artificiale come Chat GPT di OpenAI, c’è la preoccupazione che le informazioni aziendali potrebbero essere esposte o condivise con terze parti. Il RAG risolve questo problema in quanto mantiene il controllo completo dei dati aziendali. In particolare, il database vettoriale, che contiene le informazioni strutturate dell’azienda, è ospitato internamente (“on premise”), garantendo che i dati aziendali rimangano sicuri e non vengano condivisi con fornitori esterni o piattaforme di terze parti.

Fornitura di risposte esatte senza allucinazioni: Un altro aspetto cruciale è garantire che le risposte fornite ai dipendenti o ai clienti aziendali siano esatte e prive di errori o “allucinazioni”. Il RAG affronta questa sfida attraverso un processo rigoroso. Quando un utente pone una domanda, il sistema utilizza un motore di definizione dell’intento e confronta la domanda con il database vettoriale. Questo confronto si basa sulla logica della ricerca per similarità, il che significa che le risposte sono selezionate in base a quanto sono simili alle informazioni presenti nella base dati strutturata dell’azienda. Questo assicura che le risposte siano accurate e pertinenti alle informazioni aziendali, riducendo al minimo il rischio di risposte errate o fuorvianti.

Inoltre, il RAG consente di sfruttare appieno la conoscenza aziendale strutturata di EKR, la stessa precedentemente utilizzata per creare documenti tradizionali come cataloghi, listini, data sheet, manuali e troubleshooting. Questi dati strutturati sono fondamentali per il processo di risposta generata dall’IA, poiché forniscono la base per la costruzione di risposte accurate e contestualmente rilevanti. Utilizzando queste informazioni già vettorializzate e organizzate dalla Knowledge base strutturata dell’azienda, il sistema può generare risposte precise e coerenti che riflettono fedelmente le informazioni aziendali.

Sfruttando database vettoriali, ricerca per somiglianza, prompt ben costruiti e dati di alta qualità, le aziende possono ottenere risposte accurate e affidabili alle loro domande poste all’AI, come se venissero fatte a un ESPERTO DIGITALE. 

Ma ricordate, la conoscenza è la chiave, e la strada verso il successo aziendale passa attraverso la gestione intelligente della conoscenza. EKR da 15 anni aiuta le aziende a gestire la conoscenza in modo strutturato con il metodo EKR Orchestra.