Iterative Knowledge Enhancement in Virtual Assistants through Human-AI Interaction (IKEVA-HAI)

Descrizione del Progetto

Il progetto Iterative Knowledge Enhancement in Virtual Assistants through Human-AI Interaction (IKEVA-HAI) mira a sviluppare assistenti virtuali altamente specializzati attraverso un processo iterativo di interazione tra operatori umani e intelligenza artificiale. Partendo da una base di conoscenza inizialmente vuota o limitata, l'AI è progettata per interagire con gli operatori umani, che fungono da istruttori, per ampliare e raffinare le sue conoscenze in base al dominio specifico di applicazione.

L'approccio prevede che l'AI, di fronte a domande per le quali non ha risposte immediate a causa della limitata conoscenza iniziale, elenchi gli argomenti o i concetti non noti. Gli operatori, con la loro esperienza di dominio, forniscono quindi le informazioni necessarie per colmare queste lacune, iterando il processo fino al raggiungimento di una risposta soddisfacente e all'ampliamento della base di conoscenza dell'AI.

Questo metodo consente la creazione di assistenti virtuali che non solo rispondono con alta precisione a quesiti specifici, ma che sono anche capaci di apprendere in modo continuo, adattandosi e espandendo la loro base di conoscenza attraverso interazioni mirate. IKEVA-HAI rappresenta un passo avanti significativo nel campo degli assistenti virtuali, offrendo un modello flessibile e dinamico per l'addestramento di AI specializzate in vari ambiti.

Obiettivi

Sviluppare un framework iterativo per l'addestramento di assistenti virtuali attraverso l'interazione umano-AI.
Creare una base di conoscenza dinamica che possa essere ampliata e raffinata continuamente.
Fornire agli assistenti virtuali la capacità di identificare lacune nella propria conoscenza e di cercare attivamente informazioni per colmarle.
Migliorare l'accuratezza e la pertinenza delle risposte fornite dagli assistenti virtuali in specifici domini di applicazione.

Metodologia

Il progetto utilizza un approccio basato su domande e risposte per facilitare l'apprendimento dell'AI. Gli operatori umani interagiscono con l'AI, fornendo feedback e informazioni che consentono all'AI di costruire e migliorare la sua base di conoscenza. Questo processo iterativo è supportato da tecniche avanzate di prompt engineering e da un'architettura AI flessibile, capace di integrare nuove informazioni in modo efficiente.

Applicazioni

IKEVA-HAI ha il potenziale per essere applicato in una vasta gamma di settori, inclusi ma non limitati a: supporto al cliente, educazione, consulenza tecnica, e assistenza sanitaria, dove la necessità di assistenti virtuali accurati e informati è sempre più critica.

Esempi di Interazione

Assistente Virtuale per il Bando Cambio Finestre 2024

Contesto: Lo scopo è creare un assistente virtuale che possa fornire informazioni dettagliate e assistenza riguardo al "Bando Cambio Finestre 2024", un'iniziativa governativa che offre incentivi per migliorare l'efficienza energetica delle abitazioni.

Operatore: Chiede all'AI: "Quali sono i requisiti per accedere al Bando Cambio Finestre 2024?"

AI: "Non ho informazioni sul Bando Cambio Finestre 2024. Potresti fornirmi dettagli su questo programma e sui requisiti per accedervi?"

Operatore: Risponde fornendo una descrizione dettagliata del bando, inclusi i criteri di ammissibilità, come l'età minima di 18 anni, il possesso di una casa di proprietà in cui si risiede, e la necessità che le finestre da sostituire rispettino determinati standard di efficienza energetica.

AI: Assimila le informazioni e chiede: "Ci sono dettagli specifici sui tipi di finestre ammissibili o sulla documentazione necessaria per la domanda?"

Operatore: Spiega che le finestre devono avere un certo grado di isolamento termico, certificato da una documentazione tecnica, e che i richiedenti devono fornire sia questa documentazione sia una dichiarazione di residenza e proprietà.

AI: "Grazie per le informazioni. Sto elaborando un modulo di assistenza che includa una checklist per i richiedenti, assicurandomi che abbiano tutti i documenti necessari prima di inviare la loro domanda. Come posso assistere gli utenti nel calcolare il risparmio energetico previsto dopo il cambio delle finestre?"

Operatore: Introduce il concetto di calcolatrici di risparmio energetico, suggerendo che l'AI possa guidare gli utenti attraverso una serie di domande per stimare il risparmio energetico basato sulle dimensioni delle finestre, l'ubicazione della casa, e il tipo di vetri sostituiti.

AI: Propone di integrare una semplice calcolatrice interattiva nel modulo di assistenza e chiede se esistano formule standard o parametri specifici da utilizzare per le stime.

Operatore: Fornisce le formule di calcolo e i parametri, insieme a esempi di come applicarli in scenari reali.

Risultato: Attraverso questa iterazione, l'assistente virtuale viene arricchito con informazioni essenziali sul Bando Cambio Finestre 2024, inclusi i requisiti di ammissibilità, la documentazione necessaria, e uno strumento per calcolare il risparmio energetico. L'AI ora può offrire un supporto completo e guidato agli utenti che cercano di beneficiare di questo bando.

Creazione di un Assistente per Consulenza Nutrizionale

Contesto: L'obiettivo è sviluppare un assistente virtuale specializzato in consulenza nutrizionale, in grado di fornire consigli personalizzati basati su diete, restrizioni alimentari e obiettivi di salute degli utenti.

Operatore: Inizia l'interazione chiedendo all'AI di proporre un piano alimentare per un individuo con intolleranza al lattosio e al glutine, che desidera aumentare la massa muscolare.

AI: "Non sono sicura su quali alimenti siano adeguati per intolleranze al lattosio e al glutine, né su come strutturare un piano per aumentare la massa muscolare in questo contesto."

Operatore: Fornisce una breve spiegazione su alimenti senza lattosio e senza glutine, suggerendo fonti proteiche alternative come il tempeh, i legumi e le proteine del riso. Aggiunge anche informazioni su come strutturare i pasti per supportare l'aumento della massa muscolare, enfatizzando l'importanza di bilanciare macronutrienti e di integrare allenamenti specifici.

AI: Utilizza le informazioni fornite per creare un esempio di piano alimentare giornaliero, includendo tre pasti principali e due snack, facendo attenzione a includere varietà e bilanciamento nutritivo. Chiede feedback sull'adeguatezza e sulla completezza del piano.

Operatore: Valuta il piano proposto, suggerisce alcune modifiche per migliorare l'equilibrio dei nutrienti e incoraggia l'AI a considerare anche le preferenze gustative degli utenti, oltre alle loro esigenze nutrizionali e fisiche.

AI: Aggiorna il piano alimentare basandosi sui feedback, incorporando alternative gustative e opzioni flessibili per i pasti. Chiede ulteriori chiarimenti su come personalizzare i piani in base ai feedback degli utenti in futuro.

Operatore: Introduce il concetto di "feedback loop" dall'utente, spiegando come l'AI possa utilizzare questionari o feedback diretti per affinare e personalizzare ulteriormente i piani alimentari nel tempo.

AI: Esprime la comprensione del processo e propone di sviluppare un breve questionario per raccogliere le preferenze e gli obiettivi degli utenti prima di elaborare un piano alimentare. Si impegna a utilizzare i dati raccolti per affinare la sua capacità di fornire consulenze nutrizionali personalizzate.

Risultato: L'interazione porta allo sviluppo di un prototipo di assistente virtuale nutrizionale che non solo comprende le basi della nutrizione per specifiche esigenze dietetiche ma è anche capace di apprendere dalle preferenze e dagli obiettivi degli utenti per offrire consigli sempre più accurati e personalizzati.