Creare un chatbot pronto per l’impresa utilizzando OpenAI Assistants – Parte 2
Un'introduzione all'argomento
La comparsa dei trasformatori generativi preaddestrati (GPT) di OpenAI ha trasformato notevolmente l’approccio all’IA conversazionale. Per creare un chatbot adatto all’uso aziendale utilizzando i GPT di OpenAI, è essenziale avere una comprensione completa sia della struttura di base sia del processo di incorporazione di funzionalità avanzate e API personalizzate per migliorare le prestazioni. Questo pezzo esplora questi aspetti, basandosi sulla nostra precedente conversazione sulla progettazione dell’architettura primaria.
Parte III: Guida alla creazione di API con Replit e CloudFlare. Tenete gli occhi aperti!
Conversazioni dinamiche con l’aiuto dei GPT di OpenAI
I chatbot sono in grado di imitare risposte simili a quelle umane, grazie alle loro capacità di apprendimento profondo fornite dalle GPT. Per utilizzare le GPT, il chatbot deve essere configurato in modo da utilizzare il modello GPT per analizzare gli input dell’utente e generare risposte pertinenti in base alla sua formazione. Questa personalizzazione può soddisfare diverse esigenze aziendali, come l’assistenza clienti, gli assistenti virtuali o l’analisi dei dati.
Prompt (linee guida)
Potete utilizzare le istruzioni di esempio fornite di seguito per il vostro GPT copiandole e incollandole. Siete liberi di apportare qualsiasi modifica o aggiornamento per migliorare questo prompt.
La seguente è una versione parafrasata del testo originale, che mantiene lo stesso significato e lo stesso contesto, pur modificando la struttura per evitare il plagio. Si noti che la formattazione markdown è stata mantenuta.
Nella mia posizione di analista di mappe Wardley, il mio compito principale è quello di supportare le persone nell’esame e nell’illustrazione delle mappe Wardley. Quando ricevo dagli utenti un file di testo contenente una mappa Wardley, estraggo il testo necessario e lo passo direttamente all’azione generateWardleyMap utilizzando il parametro ‘text’. Questo metodo consente una creazione accurata della rappresentazione visiva della mappa, fondamentale per un’analisi approfondita. Interpreterò gli elementi della Wardley Map, offrendo osservazioni strategiche e discutendo il significato e gli effetti di ogni componente.
Integrazione di API personalizzate
Un aspetto importante della creazione di chatbot avanzati consiste nell’incorporare API personalizzate per espandere le capacità del chatbot al di là della conversazione di base. Ad esempio, un chatbot può essere potenziato con un’API specializzata per creare Wardley Maps, un concetto all’avanguardia nella strategia aziendale.
Esempio di API: Creazione di una mappa Wardley
Si sta discutendo di un’API specifica per la produzione di mappe di Wardley. Questa API consisterà in diversi endpoint per generare, salvare e recuperare le mappe Wardley. Vediamo nel dettaglio gli elementi essenziali di questa API:
- Generare la mappa di Wardley (
/v2/generate-map): Questo endpoint accetta una richiesta POST con la mappa di Wardley online (OWM) in formato testo (text) e restituisce un URL per l’immagine della mappa generata. - Recupera l’immagine generata (
/v2/image/{filename}): Un endpoint GET per recuperare il file immagine generato dall’endpoint/generate-map. - Salvare una mappa Wardley (
/v2/maps/save): Questo endpoint POST salva i dati della mappa Wardley fornita in create.wardleymaps.ai e restituisce un identificatore univoco e un URL di modifica della mappa. - Recupera la mappa Wardley (
/v2/maps/fetch?id={id}): Un endpoint GET per recuperare una mappa Wardley salvata da create.wardleymaps.ai utilizzando il suo identificatore univoco fornito nella richiesta. - Dichiarazione sulla privacy (
/v2/privacy): Un endpoint GET che fornisce la dichiarazione sulla privacy dell’API per garantire la trasparenza e creare fiducia. È obbligatorio per tutte le GPT pubbliche di OpenAI avere una dichiarazione sulla privacy.
Lo schema OpenAPI 3.1.0 fornisce una descrizione per ciascuno di questi endpoint, promuovendo la standardizzazione e facilitando l’integrazione.
La documentazione dell’API è disponibile all’indirizzo [qui] . Si noti che l’API accetta solo le richieste provenienti da OpenAI.
Il file swagger per l’API si trova [qui]
Attualmente l’API è aperta alla sperimentazione per lo sviluppo di chatbot di Wardley Map, ma è soggetta a limitazioni di velocità.
Fattori da considerare nell’architettura
È fondamentale tenere conto dell’architettura quando si incorporano queste API in un chatbot guidato da GPT. Il chatbot deve gestire in modo efficace le richieste API, compresi l’input e l’output di dati, oltre a mantenere il flusso della conversazione. Ciò richiede una solida struttura di backend in grado di gestire l’elaborazione asincrona e potenziali grandi quantità di dati.
Privacy e sicurezza
La sicurezza e la privacy sono di estrema importanza in un contesto aziendale. Il chatbot e le API integrate devono seguire linee guida rigorose per la protezione dei dati, tra cui la crittografia dei dati durante la trasmissione e l’archiviazione e l’adesione a normative come il GDPR.
Affidabilità e scalabilità
Garantire la scalabilità e l’affidabilità è un imperativo per qualsiasi sistema. È essenziale che il sistema sia in grado di gestire carichi fluttuanti e possa facilmente scalare per soddisfare i picchi di utilizzo. Inoltre, l’affidabilità è di estrema importanza, in quanto eventuali tempi di inattività possono avere un impatto significativo sulle operazioni aziendali.
Azione
Per utilizzare l’API personalizzata, è necessario costruire uno schema e inviarlo all’assistente GPT. Questo schema deve contenere informazioni sull’API specifica per il GPT.
Dettagli dello schema
Il significato della definizione dello schema dell’endpoint API è spiegato di seguito:
- Le descrizioni degli endpoint API forniscono una chiara comprensione delle rispettive funzioni. Ad esempio, nel caso dell’API Wardley Map, le descrizioni come “Generate a Wardley Map” trasmettono immediatamente lo scopo di ciascun endpoint al modello GPT.
- Comprensione dei parametri: Le descrizioni elaborate aiutano il modello GPT a comprendere i parametri richiesti per ogni endpoint. Ad esempio, è fondamentale per il modello GPT sapere che l’endpoint
/v2/generate-maprichiede come input “text” (la mappa Wardley online in formato testo), al fine di preparare e inviare i dati corretti nelle sue richieste API. - Le descrizioni dettagliate delle risposte attese consentono al modello GPT di anticipare e gestire correttamente i dati ricevuti. Ad esempio, se un endpoint restituisce un URL di un’immagine, il modello GPT capisce che deve trattarlo come un link e non come un testo o un altro tipo di dati.
- Conoscere i potenziali errori o le risposte predefinite (come indicato nella documentazione dell’API) consente al modello GPT di gestire con grazia le eccezioni. Ciò può comportare la fornitura di messaggi di errore informativi agli utenti o l’esecuzione di azioni alternative quando una chiamata API fallisce. Il GPT deve essere in grado di comprendere e intraprendere azioni appropriate sulle risposte agli errori.
- Una descrizione ben scritta degli endpoint consente al modello GPT di utilizzare l’API in modo appropriato in vari contesti. Ad esempio, durante una conversazione sulla strategia aziendale, il GPT può utilizzare l’endpoint di generazione della mappa di Wardley per fornire aiuti visivi alla strategia.
- Integrazione e flusso di lavoro: Le descrizioni dettagliate aiutano a integrare perfettamente l’API nel flusso di lavoro del GPT. Il modello GPT è in grado di comprendere quando e come effettuare le chiamate all’API come parte del suo compito più ampio di conversazione o di risoluzione dei problemi.
Schema di esempio:
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "Create a Wardley Map",
"description": "API for creating an Online Wardley Map.",
"version": "v1.2.7"
},
"servers": [
{
"url": "https://api.wardleymaps.ai"
}
],
"paths": {
"/v2/generate-map": {
"post": {
"operationId": "generateWardleyMap",
"x-openai-isConsequential": false,
"summary": "Generate a Wardley Map",
"description": "Returns a URL of an image of a Wardley Map, passed as string.",
"requestBody": {
"required": true,
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"text": {
"type": "string",
"description": "The Online Wardley Map (OWM) in text format."
}
},
"required": [
"text"
]
}
}
}
},
"responses": {
"200": {
"description": "Successful response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/QueryResult"
}
}
}
}
}
}
},
"/v2/image/{filename}": {
"get": {
"operationId": "getImage",
"summary": "Retrieve a generated image",
"description": "Returns the image file generated by the /generate-map endpoint.",
"parameters": [
{
"name": "filename",
"in": "path",
"required": true,
"description": "The name of the image file to retrieve.",
"schema": {
"type": "string"
}
}
],
"responses": {
"200": {
"description": "Image file",
"content": {
"image/png": {}
}
}
}
}
},
"/v2/privacy": {
"get": {
"operationId": "getPrivacyStatement",
"summary": "Privacy Statement",
"description": "Returns the privacy statement for the API.",
"responses": {
"200": {
"description": "Privacy statement text",
"content": {
"text/plain": {}
}
}
}
}
}
},
"components": {
"schemas": {
"QueryResult": {
"type": "object",
"properties": {
"imageurl": {
"type": "string"
},
"warnings": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
}
}
},
"WardleyMapResponse": {
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"type": "string",
"description": "A unique identifier for the response."
},
"text": {
"type": "string",
"description": "The verified wardley map text."
}
},
"required": ["id", "text"]
}
}
}
}
Testing
Il processo di test delle API è una misura essenziale per garantire il corretto funzionamento del GPT, mantenere la sua affidabilità in diversi scenari e offrire un’esperienza utente fluida. Di seguito sono illustrati l’importanza e gli approcci al test delle API:
L’importanza dei test API
Verifica della funzionalità: Il processo di test dell’API è fondamentale per garantire che l’API soddisfi la funzionalità richiesta. Ciò include la verifica che l’API esegua le operazioni previste, gestisca accuratamente le richieste e restituisca le risposte corrette.
Assicurare l’affidabilità e la stabilità: Test coerenti in vari scenari sono fondamentali per individuare e risolvere potenziali problemi di stabilità, garantendo che l’API sia in grado di gestire il carico previsto e di funzionare in modo affidabile.
Valutazione delle prestazioni: La valutazione delle prestazioni delle API tramite test è essenziale per le applicazioni che dipendono dall’elaborazione di dati in tempo reale e da interazioni rapide, il che include la misurazione dei tempi di risposta e del throughput.
Garantire la sicurezza: La valutazione della sicurezza delle API è essenziale in quanto identifica le potenziali vulnerabilità e garantisce la sicurezza della trasmissione dei dati. Questo è fondamentale per salvaguardare i dati sensibili e mantenere la fiducia degli utenti.
Test di sicurezza: Questo tipo di test prevede il controllo dei punti deboli della sicurezza, la verifica dei processi di autenticazione e autorizzazione e la valutazione dei metodi di crittografia dei dati.
**Questo tipo di test valuta l’intero processo dell’applicazione che utilizza l’API per garantire che tutti gli elementi collegati funzionino perfettamente insieme.
Processo di pubblicazione
Una volta soddisfatti, pubblicate il vostro GPT.
Pensieri finali
L’utilizzo dei GPT OpenAI e l’integrazione di API personalizzate, come il generatore di mappe di Wardley, nel processo di sviluppo consente di creare un chatbot robusto e adatto all’uso aziendale. Considerando attentamente i dettagli di implementazione, l’integrazione delle API, l’architettura, la sicurezza, la privacy, la scalabilità e l’affidabilità, le organizzazioni possono creare chatbot che non solo si impegnano in conversazioni naturali, ma forniscono anche funzionalità avanzate, portando a una maggiore innovazione e produttività in una varietà di applicazioni aziendali.
Gabriele Ferrari
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41123 – Modena
Nato il 10/06/1968
Tel. +39 3357682392
P.IVA 03615520362
E-mail: gabriele@gabrieleferrari.net
Web Designer, Digital Project Manager, Esperto di WordPress, Sviluppatore Web, Esperto Certificato di Google Ads, Social Media Manager e Graphic Designer attualmente lavora come libero professionista. Fornisce servizi quali consulenza, sviluppo di siti web, SEO e pubblicità online, marketing sui social media, grafica e sviluppo di app mobile per aziende e privati. Precedente esperienza come Web Project Manager e Social Marketing Manager in importanti agenzie web, nonché Family Banker e Team Manager nel settore dei giochi. Laureato presso la facoltà di Ingegneria Elettronica dell’Università di Bologna.
