Cos'è un chatbot GPT e come posso crearne uno?

Grazie all’LLM aperto di OpenAI, puoi creare il tuo chatbot GPT alimentato dalla tecnologia AI più avanzata al mondo.

I grandi modelli linguistici (LLM) come GPT stanno facendo passi da gigante ogni anno. Questo significa non solo maggiore potenza, ma anche più modi accessibili per creare il tuo chatbot GPT personalizzato.

Abbiamo aiutato oltre 750.000 persone a creare e distribuire i propri chatbot basati su LLM. Quindi sappiamo bene come usare il motore GPT per personalizzare il tuo chatbot.

In questo articolo ti spiegherò:

• Le basi dei chatbot GPT
• Come viene addestrato il modello GPT
• I passaggi per creare il tuo chatbot GPT

Cos’è un chatbot GPT?

Un chatbot Generative Pre-trained Transformer (GPT) è un agente conversazionale che utilizza un modello GPT per alimentare le sue interazioni con gli utenti.

Di solito pensiamo a ChatGPT quando parliamo di chatbot GPT. Ma il motore GPT di OpenAI può alimentare molti tipi diversi di chatbot – alcuni costruiti direttamente su OpenAI, altri su piattaforme chatbot che usano il motore GPT.

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Oltre a ChatGPT, i chatbot GPT vengono personalizzati per soddisfare le tue esigenze specifiche, che si tratti di un compagno di studio AI, un chatbot per l’assistenza clienti, un chatbot per le vendite, un bot per prenotazioni o persino un chatbot HR.

Questi tipi di chatbot GPT possono essere presenti su una pagina web – come ChatGPT o un bot di supporto clienti aziendale – oppure essere distribuiti su altre piattaforme o canali (come un chatbot WhatsApp).

Puoi distribuire un canale GPT personalizzato su Telegram, o persino collegarlo a piattaforme come Zendesk o Salesforce. Può utilizzare i dati della tua azienda per informare i clienti o aiutare i dipendenti a prendere decisioni.

Perché dovrei creare un chatbot con GPT o un altro LLM?

Oggi la maggior parte dei chatbot viene creata con grandi modelli linguistici (LLM) esistenti come GPT.

Perché? Sono potenti, diventano più accessibili a ogni nuova versione e sono una tecnologia troppo complessa perché la maggior parte delle aziende possa svilupparla da sola.

Quindi, se hai qualsiasi tipo di attività conversazionale digitale, probabilmente finirai per usare un chatbot GPT.

I bot GPT sono potenti

Uno studio della City University di Hong Kong evidenzia la potenza dei chatbot GPT personalizzati, spiegando che "sfruttando dati personalizzati, il chatbot può fornire agli utenti informazioni più mirate e su misura, migliorando l’esperienza complessiva."

Questa capacità di offrire risposte personalizzate e contestuali rende i chatbot GPT uno strumento preziosissimo – quando mai nella storia abbiamo potuto usare una tecnologia AI avanzata per prenotare un volo o pianificare un pasto?

I bot GPT diventano più accessibili a ogni nuova versione

La maggior parte dei nostri utenti (circa il 95%) sceglie i modelli GPT rispetto agli LLM di altre aziende. Perché? Al momento della pubblicazione, il modello 4o offre il miglior rapporto qualità-prezzo.

Quindi i modelli OpenAI sono attualmente la scelta più conveniente per un’esperienza AI affidabile. Ma tra sei mesi, chi può dire quale modello sarà in testa?

Per cosa posso usare un chatbot GPT?

In breve, puoi usare un chatbot GPT per qualsiasi attività di intelligenza artificiale conversazionale.

I casi d’uso più comuni sono assistenza clienti, vendite, marketing, bot per prenotazioni e chatbot interni per i dipendenti (come bot HR o IT).

Ma se usi una piattaforma chatbot flessibile, puoi creare qualsiasi cosa ti venga in mente. Un comico tascabile. Un pianificatore personale. Chatbot per l’istruzione o bot per la sanità. Qualsiasi cosa.

Abbiamo clienti che hanno creato chatbot per il settore immobiliare, chatbot per ristoranti e persino chatbot per hotel che prenotano camere e coordinano il personale.

Puoi ricevere aggiornamenti quotidiani sulle azioni da un agente crypto. Puoi creare un compagno di studio AI. Puoi persino creare un chatbot GPT per WhatsApp che interagisce con i tuoi utenti tramite messaggistica. Davvero, non ci sono limiti.

Come funzionano i chatbot GPT?

Input e Preprocessing

Un utente scrive o pronuncia un messaggio al chatbot. Il testo viene ripulito e strutturato — a volte etichettato con contesto come la cronologia della conversazione o metadati. Questo preprocessing aiuta il modello a comprendere la richiesta nel giusto contesto.

Elaborazione del modello linguistico

Il chatbot invia l’input al motore GPT (ad esempio, GPT-4o).

GPT prevede la parola successiva più probabile, una dopo l’altra, fino a formare una risposta completa e naturale. Si basa sui modelli appresi da enormi quantità di dati di addestramento, quindi non serve addestrarlo. Grazie al natural language processing!

Tuttavia, se vuoi addestrare un chatbot su informazioni personalizzate (come i log dei clienti), una piattaforma di creazione chatbot avanzata ti permetterà di aggiungere i tuoi materiali di addestramento.

Memoria della conversazione

Per tenere traccia delle conversazioni in corso, i chatbot usano finestre di contesto o funzioni di memoria.

Il modello non ricorda le chat precedenti da solo, quindi gli sviluppatori gli forniscono ogni volta la cronologia rilevante. Questo gli permette di rispondere come se “ricordasse” ciò che è stato detto prima.

Se questa è una parte importante del chatbot che stai creando, assicurati di chiedere al tuo fornitore informazioni sulle capacità di memoria — molte piattaforme non le offrono! Piattaforme come Botpress o framework come LangChain invece sì.

Logica aziendale e integrazioni

La maggior parte dei chatbot GPT non sono solo “GPT puro”. Sono collegati a strumenti, database o API.

Questo significa che se chiedi lo stato di un ordine, il chatbot usa GPT per capire la richiesta, poi interroga il sistema ordini dell’azienda e infine genera una risposta naturale con i dati recuperati.

Post-processing e regole di sicurezza

Prima che il messaggio arrivi all’utente, gli sviluppatori possono aggiungere regole, filtri o formattazione. Qui entrano in gioco regolazioni del tono, controlli di sicurezza dei contenuti o politiche aziendali specifiche. Queste regole garantiscono che il chatbot risponda in linea con i requisiti del brand e della conformità.

Output verso l’utente

Infine, il chatbot consegna la risposta generata tramite il canale scelto — come un widget sul sito, un’app di messaggistica o un assistente vocale. Il ciclo si ripete con il prossimo messaggio dell’utente.

Come creare un chatbot GPT in 5 passaggi

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Se vuoi creare il tuo chatbot GPT, puoi tirare un sospiro di sollievo. La parte più difficile è già stata fatta dagli esperti. Ora il pubblico può personalizzare il potente motore GPT per i propri scopi.

Ci sono due modi principali per creare il tuo chatbot GPT: costruire un GPT personalizzato su OpenAI, oppure costruire un chatbot GPT personalizzato su una piattaforma di terze parti. Non preoccuparti, ci sono molte opzioni gratuite.

Passaggio 1: Definisci il tuo ambito

Decidi a cosa servirà il tuo chatbot. Magari è un bot personale che tiene traccia delle tue spese alimentari e ti aiuta a pianificare i pasti. Oppure la tua azienda cerca un agente AI per gestire l’assistenza clienti e la gestione delle informazioni.

Il tuo ambito dovrebbe includere per chi vuoi creare il chatbot – te stesso, i tuoi clienti, i tuoi dipendenti, i tuoi utenti, chiunque su internet – e quali capacità dovrà avere per raggiungere i suoi obiettivi.

Ad esempio, se vuoi un chatbot per il settore immobiliare o un hotel, dovresti trovare una piattaforma che offra un’integrazione nativa con Facebook Messenger, Telegram o WhatsApp, così da comunicare direttamente con il tuo pubblico.

Una volta definiti il pubblico e le capacità necessarie del tuo chatbot, puoi trovare una piattaforma che li supporti.

Passaggio 2: Scegli la piattaforma

Qualunque sia il tipo di chatbot che vuoi creare, esiste una piattaforma che ha tutto ciò che ti serve.

Ad esempio, se vuoi creare un bot senza scrivere codice, ci sono opzioni no-code disponibili.

Se vuoi un chatbot altamente personalizzato che si colleghi ai tuoi sistemi e flussi di lavoro, cerca una piattaforma molto estendibile che ti permetta di costruire qualsiasi cosa.

Se vuoi creare un bot GPT per WhatsApp o un chatbot per Slack, dovrai trovare una piattaforma con integrazione nativa.

Se cerchi ispirazione, dai un’occhiata alla nostra lista delle 9 migliori piattaforme chatbot.

Passaggio 3: Raccogli i tuoi dati

Se vuoi fare prompting avanzato o fine-tuning, dovrai raccogliere il dataset che informerà il tuo chatbot.

Ad esempio, se vuoi alleggerire il team di supporto clienti creando un bot che imiti le loro tecniche, puoi raccogliere le trascrizioni delle chiamate di assistenza di successo.

Passaggio 4: Personalizza e integra

La parte più interessante? Costruire davvero il tuo chatbot GPT.

La piattaforma ti permetterà di personalizzare le azioni del chatbot, il tono o la personalità che deve avere e i singoli flussi di conversazione.

Puoi anche impostare il chatbot perché svolga un certo compito, e lui lo porterà a termine autonomamente.

Dovrai anche integrare il chatbot con tutte le fonti di informazione necessarie. Ad esempio, se vuoi che spieghi i tuoi prodotti, il chatbot GPT deve essere collegato al tuo sito e al catalogo prodotti.

Passaggio 5: Distribuisci e testa

Dove vuoi che sia accessibile il tuo chatbot GPT?

Probabilmente vorrai distribuirlo su un sito web, ma potrebbe essere utile anche su altri canali. A seconda dello scopo, potresti volerlo impostare sul canale di messaggistica più usato dai tuoi clienti, o sulle piattaforme più utilizzate dai tuoi dipendenti.

Una volta creato il chatbot, tu o il tuo team dovrete testare diverse situazioni e migliorare il chatbot.

Come posso addestrare un modello GPT?

Se vuoi creare il tuo chatbot GPT, è utile capire come è stato creato il modello GPT.

Un modello GPT nasce dal pre-training e può essere ulteriormente specializzato con il fine-tuning. Tuttavia, puoi anche creare un chatbot GPT personalizzato senza fine-tuning, che è un processo intensivo e può diventare costoso rapidamente.

Pre-training

Il pre-addestramento è un processo che richiede tempo e risorse e – per ora – può essere svolto solo da aziende con grandi fondi. Se stai creando un chatbot GPT tuo, non lo pre-addestrerai.

Il pre-addestramento avviene quando un team di sviluppo addestra il modello a prevedere correttamente la parola successiva in una frase dal suono naturale. Dopo che il modello è stato addestrato su grandi quantità di testo, può prevedere con maggiore precisione quali parole dovrebbero seguire in una frase.

Un team inizia raccogliendo un enorme set di dati. Il modello viene poi addestrato suddividendo il testo in parole o sottoparti, chiamate token.

Qui entra in gioco la ‘T’ di GPT: questa elaborazione e suddivisione del testo avviene tramite un’architettura di rete neurale chiamata transformer.

Al termine della fase di pre-training, il modello comprende il linguaggio in generale, ma non è ancora specializzato in un dominio specifico.

Fine-tuning

Se sei un’azienda con un enorme set di dati a disposizione, il fine-tuning potrebbe essere un’opzione.

Il fine-tuning consiste nell’addestrare un modello su un dataset specifico, per renderlo specialista in una funzione particolare.

Puoi addestrarlo su:

• Testi medici, così può diagnosticare meglio condizioni complesse
• Testi legali, così può redigere documenti giuridici di qualità superiore in una determinata giurisdizione
• Script per il servizio clienti, così conosce i tipi di problemi che i tuoi clienti tendono ad avere

Dopo la fase di fine-tuning, il tuo chatbot GPT sfrutta le capacità linguistiche acquisite nel pre-addestramento, ma è anche specializzato per il tuo caso d’uso.

Ma il fine-tuning non è il processo giusto per molti progetti di chatbot GPT. Non serve il fine-tuning se vuoi solo personalizzare un chatbot.

Infatti, puoi personalizzare un chatbot GPT solo se hai un dataset molto ampio di informazioni rilevanti (come le trascrizioni delle chiamate di assistenza clienti di una grande azienda). Se il tuo dataset non è abbastanza grande, non vale il tempo né il costo della personalizzazione.

Fortunatamente, prompt avanzati e RAG (retrieval-augmented generation) sono quasi sempre sufficienti per personalizzare un chatbot GPT, anche se lo distribuisci a migliaia di clienti.

Quali sono le alternative all’addestramento di un chatbot GPT?

Se il processo di addestramento ti sembra complicato, c’è una buona notizia. Probabilmente non ne hai bisogno.

Il fine-tuning di un chatbot GPT è utile per esigenze specifiche di grandi aziende – ed è disponibile per i nostri clienti Enterprise – ma la maggior parte delle aziende e dei creatori di chatbot può ottenere i risultati desiderati senza il costoso fine-tuning.

Se vuoi addestrare il tuo GPT chatbot per:

• Parlare con la voce del tuo brand
• Essere empatico ed essere utile
• Riconoscere correttamente un problema specifico dei tuoi clienti
• Diffondere informazioni specifiche sul brand

Allora non serve complicarsi la vita con il fine-tuning. Le piattaforme di creazione chatbot ti permetteranno di fare prompting avanzato per adattare il bot alle tue esigenze.

Prompting avanzato

Le migliori piattaforme chatbot offrono possibilità di prompting avanzato durante la creazione del tuo chatbot GPT.

Diversi tipi di prompting avanzato ti permettono di istruire il bot su come rispondere in certi scenari. Se vuoi che promuova un prodotto più di un altro, o che diffonda informazioni accurate sulla storia romana, puoi impostare i prompt in fase di creazione.

Alcuni creatori trovano utile usare AI prompt chaining o chain of thought prompting, due strategie che migliorano il ragionamento e la spiegabilità del modello.

RAG

La generazione aumentata dal recupero (RAG) è un tipo di generazione AI che istruisce il chatbot a recuperare informazioni da una fonte specifica – di solito tabelle interne, documenti o siti web – e generare una risposta basata su tali informazioni.

Se temi che il tuo chatbot GPT consigli la concorrenza o offra promozioni false, RAG è un modo per limitare le risposte del chatbot a un certo dataset. La maggior parte delle aziende che usa un chatbot GPT utilizza RAG per proteggere i risultati.

“Le allucinazioni dell’AI sono molto risolvibili,” ha dichiarato Jensen Huang, CEO di Nvidia, sottolineando che RAG trasforma l’AI in “un assistente di ricerca che riassume per te.”

Quindi, se non hai tempo o risorse per il fine-tuning, non preoccuparti. Non serve il fine-tuning per creare un chatbot GPT personalizzato e in linea con il tuo brand.

Qual è la differenza tra custom-trained e ad hoc-trained?

In breve: i GPT addestrati su misura sono personalizzati con dati specifici dell'azienda per una maggiore accuratezza, mentre i GPT addestrati ad hoc si basano su set di dati generici per risposte più ampie ma meno specializzate.

GPT addestrati su misura

I GPT addestrati su misura vengono creati addestrandoli su set di dati specifici.

Questi includono domande e risposte dei clienti pertinenti all'azienda in cui vengono utilizzati. In questo modo, le aziende possono garantire che il proprio chatbot offra soluzioni competenti e adattate alle esigenze della propria organizzazione.

GPT addestrati ad hoc

I GPT addestrati ad hoc utilizzano set di dati esistenti pensati per un uso generale. Richiedono meno personalizzazione rispetto a quelli addestrati su misura, ma la loro accuratezza può essere leggermente inferiore rispetto a quella dei loro omologhi addestrati su misura.

Tuttavia, se dotati di tecnologie AI adeguate come l'NLP, questi bot diventano strumenti potenti in grado di generare risposte utili anche in conversazioni complesse.

Crea un chatbot GPT personalizzato

Combinare la potenza del motore GPT con la flessibilità di una piattaforma chatbot significa poter sfruttare le più recenti tecnologie AI per casi d'uso personalizzati della tua organizzazione.

Botpress offre uno studio drag-and-drop che ti permette di creare chatbot GPT personalizzati per qualsiasi esigenza. Ti permettiamo di far lavorare l'AI per te, indipendentemente da come vuoi distribuirla.

Offriamo una solida piattaforma formativa, Botpress Academy, oltre a un dettagliato canale YouTube. Il nostro Discord ospita oltre 20.000 builder di bot, così puoi sempre trovare il supporto che ti serve.

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FAQ

GPT è esclusivo di OpenAI?

Il nome GPT è esclusivo di OpenAI, anche se non ne hanno ottenuto il copyright. Tuttavia, il metodo per creare un GPT può essere utilizzato da chiunque abbia risorse sufficienti. Di solito, quando si parla di 'bot GPT', si intende un chatbot basato su LLM che utilizza un modello GPT.

Devo ottimizzare il mio chatbot?

A meno che tu non sia una grande azienda, probabilmente non è necessario ottimizzare il tuo chatbot. Metodi come il prompting avanzato e il RAG sono sufficienti per la maggior parte delle aziende che vogliono creare un chatbot su misura.

Come posso personalizzare un chatbot GPT?

I modi più semplici per personalizzare un bot GPT sono il prompting avanzato o l'utilizzo del RAG (retrieval-augmented generation). Questi strumenti ti permettono di definire il comportamento del bot e le fonti da cui attinge le informazioni. Queste istruzioni sono generalmente sufficienti per consentire alle aziende di creare un chatbot personalizzato e affidabile.

È difficile creare un chatbot GPT?

Non deve essere necessariamente difficile creare un chatbot basato su GPT, soprattutto grazie alla diffusione di piattaforme chatbot low-code. Puoi persino costruire un bot GPT senza scrivere codice, utilizzando piattaforme drag-and-drop come Botpress.