Gestire le procedure è spesso complesso: le informazioni ci sono, ma non sempre sono facili da reperire, e questo rallenta enormemente la presa di decisione e l’operatività di un business. Un nostro cliente ci ha chiesto un modo più semplice per accedere alle informazioni interne all’azienda e la nostra soluzione è stata integrare un chatbot basato sulla Retrieval-Augmented Generation in Microsoft Teams, l’applicazione di lavoro più utilizzata dal personale. Ecco com’è andata.
Il nostro cliente, un gruppo globale che opera nel settore farmaceutico e medicale, si trovava ad affrontare notevoli difficoltà nel recupero delle informazioni contenute nelle procedure interne.
Le maggiori criticità emergevano nella quotidianità dei lavoratori, che avevano bisogno di consultare documenti normativi e linee guida aziendali per portare avanti i propri incarichi, ma l’accesso a tali contenuti era lento e frammentato.
Non esisteva una knowledge base strutturata per facilitare l'operazione.
I documenti erano infatti distribuiti in repository diversi e l’azienda era priva di un sistema centralizzato che permettesse di organizzarli e aggiornarli in modo uniforme.
Ciò comportava:
Per rispondere a questa esigenza pressante, abbiamo progettato una soluzione che prevede l’integrazione di un chatbot basato sulla Retrieval-Augmented Generation (più semplicemente, RAG) in Microsoft Teams, l’applicazione utilizzata ogni giorno dalla maggior parte dei dipendenti.
Siamo partiti dalla creazione di un repository documentale in Azure AI Search, dove sono state organizzate le procedure aziendali più ricercate.
Il repository è stato poi configurato per permettere al nostro chatbot di accedere in tempo reale ai documenti, leggerne i contenuti e restituire risposte pertinenti alle domande formulate in linguaggio naturale.
Gli utenti possono quindi rivolgere al chatbot domande come:
Quale che sia la domanda, il sistema recupera i documenti del repository (che qui svolge il ruolo di knowledge base), ne interpreta i dati e fornisce in pochi secondi risposte contestualizzate, accompagnate da link alla documentazione di riferimento.
Altro vantaggio?
L’intero processo avviene senza mai abbandonare Teams, eliminando così la necessità di consultare infiniti fascicoli di procedure dispersi nel digital workplace aziendale.
Parliamo di Retrieval-Augmented Generation, ma forse non tutti sanno cos’è.
Si tratta di una recente tecnologia che nasce dall’integrazione profonda tra i grandi modelli linguistici e i motori di ricerca intelligenti. Se i modelli generativi tradizionali, come ChatGPT, si basano su una conoscenza generica e statica, la RAG aggiunge un ulteriore elemento: la capacità di collegarsi a una knowledge base per fornire risposte pertinenti, contestualizzate e sempre aggiornate.
In pratica, quando un utente pone una domanda, il sistema non si limita a “ricordare” ciò che ha appreso in fase di addestramento, ma va a cercare nei documenti inclusi nella knowledge base la risposta più adatta.
Il meccanismo non è troppo complicato.
Le procedure vengono suddivise in sezioni più piccole, trasformate in vettori numerici che ne rappresentano il significato e archiviate in un motore di ricerca specializzato (come Azure AI Search).
La domanda dell’utente viene a sua volta convertita in un vettore e confrontata con l’indice: ecco che, in pochi istanti, vengono recuperate le sezioni più pertinenti dei documenti e passate al modello generativo, che costruisce la sua risposta utilizzando esclusivamente le fonti aziendali.
Il risultato è un assistente virtuale capace di coniugare la naturalezza delle risposte in stile ChatGPT con l’affidabilità delle informazioni presenti nelle procedure interne.
Invece di fornire una risposta generica a una domanda come “Qual è la policy sul lavoro da remoto?”, il sistema attinge alla sezione dedicata delle linee guida aziendali per restituire informazioni precise, accompagnate da link alla documentazione per svolgere verifiche o approfondimenti.
Potremmo quindi affermare che la RAG permette all’AI di diventare uno strumento davvero utile per il lavoro di tutti i giorni.
Per saperne di più, dai uno sguardo al nostro progetto "Retrieval-Augmented Generation, con Azure OpenAI”.
L’implementazione è avvenuta in tempi celeri, grazie a:
Oltre a ciò, il cliente ha riscontrato ulteriori benefici.
I tempi di ricerca delle informazioni si sono ridotti notevolmente, passando a pochi secondi grazie alle risposte del chatbot, basate esclusivamente su una documentazione verificata.
Di conseguenza, è aumentata la produttività dei team e dei singoli lavoratori, che ora possono concentrarsi sulle proprie attività senza sprecare tempo ed energie nella consultazione di lunghe procedure sparse.
Forse, però, il risultato più importante che abbiamo ottenuto riguarda la creazione di una knowledge base strutturata, finalmente accessibile in modo semplice e centralizzato.
Grazie al chatbot, integrato in Microsoft Teams, tutto il personale può accedere ai documenti senza uscire dal proprio ambiente di lavoro, trovando subito le informazioni di interesse in un repository sempre aggiornato.
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