Esplorazione della creazione di un chatbot basato sui contenuti del podcast “Nerdland” utilizzando tecnologie avanzate come il modello di generazione aumentata tramite recupero (RAG).
Nel mondo frenetico della tecnologia, i Large Language Models (LLMs) stanno acquisendo un ruolo di primaria importanza. Per tutti gli appassionati di tecnologia e scienza in Belgio e nei Paesi Bassi, il podcast mensile “Nerdland” rappresenta una risorsa preziosa che esplora argomenti che spaziano dalla biologia all’esplorazione spaziale, dalla robotica all’intelligenza artificiale. Con oltre 100 episodi, il patrimonio di informazioni contenuti in “Nerdland” è enorme.
Immaginando un modo per rendere accessibile questa ricca fonte di conoscenza, è nata l’idea di sviluppare un chatbot personalizzato per gli appassionati di “Nerdland”. Questo chatbot, alimentato dai contenuti dei podcast, consente agli utenti di interagire e apprendere come mai prima d’ora. Poiché il podcast è in olandese, la platea mondiale è limitata, ma grazie alle capacità multilingua degli LLM di Microsoft, ora possiamo esporre queste informazioni in numerose lingue.
Principi del RAG
I modelli LLM come chatGPT e altri modelli di intelligenza artificiale generativa (GenAI) eccellono nel creare risposte eloquenti e persuasive. Tuttavia, spesso capita che le risposte possano essere del tutto inventate, una fenomeno noto come “allucinazioni”. Per ovviare a questo problema, è fondamentale ancorare le risposte dell’LLM a dataset specifici, come quelli posseduti privatamente, per garantire che le risposte siano basate su informazioni fattuali.
Il metodo noto come Retrieval Augmented Generation (RAG) combina la capacità degli LLM di comprendere il linguaggio naturale con dati esterni ai quali non sono stati precedentemente addestrati. Questo processo prevede diversi componenti chiave:
- Indicizzazione: La strutturazione dei dati in modo che sia facilmente recuperabile. I dati vengono suddivisi in “documenti”, rendendo i punti chiave facilmente ricercabili.
- Riconoscimento delle Intenzioni: L’LLM elabora le richieste degli utenti per estrarre l'”intento” della domanda, migliorando la pertinenza dei risultati di ricerca rispetto all’intera domanda iniziale.
- Modelli di Spazi Vettoriali: Questi modelli mappano le parole in uno spazio vettoriale per riconoscere le parole semanticamente simili, migliorando notevolmente i risultati della ricerca.
- Modelli di Incorporazione: Questi modelli tranformano le parole in vettori tramite preaddestrati come il modello ADA.
Implementazione del RAG per l’Assistente Nerdland
Il nostro Assistente Nerdland è un chatbot RAG che sfrutta i contenuti del podcast. Il progetto si basa su diversi componenti di Azure che collaborano per offrire una soluzione scalabile e sicura:
- Container Apps: Utilizzati per ospitare logiche personalizzate in modalità serverless.
- Logic Apps: Facilitano la configurazione di flussi di lavoro automatizzati.
- Azure OpenAI: Funziona come API endpoint, permettendo l’accesso ai modelli OpenAI.
- AI Search: Costituisce il cuore delle capacità di ricerca del chatbot.
- Storage Accounts: Garantisce che i dati dei podcast restino accessibili e sicuri.
L’implementazione include un processo continuo di conversione di nuovi file MP3 in formato testuale, indicizzazione dei contenuti e utilizzo del modello ADA per la conversione in vettori, tutto integrato tramite Azure AI Search.
Configurazione dell’LLM
La qualità delle risposte è influenzata da diversi fattori: i prompt di sistema, i parametri dell’LLM (come la temperatura e il numero massimo di token), la dimensione dei chunk e la robustezza del metodo di indicizzazione. Utilizzando strumenti come PromptFlow, possiamo iterare e migliorare continuamente la qualità delle risposte valutando diverse configurazioni.
AI Responsabile
Seguire i principi dell’AI Responsabile è cruciale quando si implementano applicazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale generativa. I filtri di sicurezza integrati nelle soluzioni Azure OpenAI aiutano a mitigare i rischi di generare contenuti potenzialmente dannosi.
Futuro del Progetto e Intelligenza Artificiale Generativa
Il futuro di questo progetto presenta infinite possibilità di espansione. Potremmo integrare modelli avanzati come GPT-4o per interazioni basate sulla voce, arricchire la base di conoscenze del chatbot con dati esterni e ottimizzare continuamente le performance dell’LLM. L’integrazione di librerie grafiche e la possibilità di creare podcast personalizzati sono tra le innovazioni che potremmo esplorare.
La strada intrapresa con l’Assistente Nerdland rappresenta solo l’inizio di un percorso che mira a rendere l’accesso alla conoscenza scientifica e tecnologica sempre più democratico e ampio.