Un assistente AI dovrebbe partire da un’attività precisa, non dalla scelta del modello. Deve rispondere al supporto, qualificare lead o aiutare il team a trovare informazioni interne? Descrivi il flusso, gli utenti, i dati necessari e le conseguenze di una risposta sbagliata. Questo chiarisce il perimetro iniziale più piccolo che abbia valore.
Esamina poi le fonti di conoscenza. Dati di prodotto, policy e documenti devono avere un responsabile, un processo di aggiornamento e permessi chiari. Per una base piccola e stabile possono bastare API mirate o ricerca. RAG è utile quando l’assistente deve fondare le risposte su un corpus ampio e aggiornato. RAG trova le fonti, ma non garantisce che il modello le interpreti correttamente.
Scrivi il prompt di sistema come contratto comportamentale: ruolo, attività consentite, fonti, limiti, tono e condizioni per chiedere chiarimenti o passare a una persona. Aggiungi esempi comuni e difficili. Specifica cosa fare quando le informazioni mancano o si contraddicono. Il prompt non sostituisce permessi né validazione nel codice.
Collega solo gli strumenti necessari a completare il flusso: ricerca nel catalogo, verifica disponibilità o bozze CRM. Separa lettura e scrittura, controlla i permessi sul server e chiedi conferma prima delle azioni importanti. Parti da un flusso circoscritto, non da un agente libero di decidere tutto.
Prima del lancio, prova domande reali, richieste ambigue, fonti mancanti, prompt injection e passaggi a un operatore. Valuta accuratezza, fonti, chiamate agli strumenti, chiarimenti, latenza e costi. Confronta modifiche a prompt o modello sullo stesso insieme di test. Una risposta fluida da sola non dimostra la qualità.
Rilascia gradualmente e osserva se gli utenti completano il compito, correggono risposte o chiedono aiuto umano. Registra abbastanza dati per indagare gli errori, riducendo al minimo i dati personali. Definisci chi aggiorna i contenuti, gestisce incidenti e può eseguire un rollback. È la gestione operativa che trasforma una demo in prodotto.
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