Immagina di dover cercare un'informazione specifica in oltre 130 pagine di documentazione tecnica. Quanto tempo impiegheresti? E se potessi semplicemente chiedere e ottenere una risposta immediata?
In Memori abbiamo affrontato questa sfida sviluppando Manuela 2.0, un sistema rivoluzionario che trasforma la documentazione statica in un assistente virtuale intelligente.
Grazie all'integrazione con AIsuru, Manuela 2.0 non si limita a cercare informazioni: comprende le domande degli utenti e fornisce risposte precise e contestualizzate.
L'architettura che fa la differenza
Manuela 2.0 non è un semplice motore di ricerca documentale. È un sistema sofisticato che combina quattro componenti chiave per garantire risposte precise e contestualizzate:
- Documentazione di AIsuru: una documentazione completa organizzata in capitoli tematici strutturati e i contenuti aggiornati;
- Sistema di scraping intelligente: un sistema di elaborazione automatica della documentazione che pulisce i dati e li divide in file sulla base dei capitoli;
- Servizio web per esporre i capitoli: un servizio web utile a rendere disponibili i capitoli tramite un URL accessibile dalle function di AIsuru;
- Piattaforma AIsuru: un sistema di IA conversazionale che gestisce la base di conoscenza, recupera dinamicamente i contenuti necessari e genera risposte contestuali per gli utenti.
I nostri risultati parlano da soli
I test preliminari di Manuela 2.0 hanno mostrato miglioramenti significativi rispetto alla versione precedente:
Accuratezza migliorata
- Aumento del 36.37% nelle risposte completamente corrette;
- Riduzione del 24.24% nelle risposte parzialmente corrette;
- Diminuzione del 12.12% nelle risposte errate.
Impatto sull'esperienza utente
- Risposte immediate invece di lunghe ricerche manuali;
- Maggiore precisione nelle informazioni fornite;
- Interazione naturale e conversazionale con la documentazione.
Questi numeri si traducono in un'accuratezza complessiva vicina all'80% di risposte pienamente corrette, un risultato straordinario considerando che i primi test hanno evidenziato delle aree per ottimizzare ulteriormente questo risultato.
Oltre i test: perfezionare l'esperienza utente
Durante i test interni preliminari di Manuela 2.0, abbiamo identificato e risolto diverse criticità che sono tipiche quando si implementa una documentazione interrogabile tramite IA.
Nel corso dei test interni, il team ha identificato tre aree principali che richiedevano attenzione. L'esperienza ci ha insegnato che queste aree sono spesso le sfide più comuni quando si trasforma una documentazione tradizionale in un sistema interrogabile tramite IA.
Esperienza utente
La prima versione di Manuela 2.0 tendeva a fornire risposte troppo verbose e generiche. È un problema comune: l'IA cerca di essere esaustiva ma rischia di sovraccaricare l'utente di informazioni. Abbiamo quindi lavorato per rendere le risposte più concise e dirette, premttendo a Manuela 2.0 di porre domande all’utente nel caso in cui la richiesta non fosse sufficientemente chiara.
Contestualizzazione delle risposte
Un'IA documentale deve comprendere esattamente cosa cerca l'utente, senza ripetere solo ciò che dice la documentazione. Abbiamo identificato e corretto questo comportamento, implementando un maggiore focus sugli obiettivi delle domande ed eliminando le informazioni superflue. La contestualizzazione delle risposte è diventata una priorità per assicurare che gli utenti ricevessero informazioni pertinenti al loro caso specifico.
Lati tecnici
Manuela 2.0 faticava a localizzare alcune parti specifiche della documentazione, specialmente quando i contenuti non erano strutturati in modo ottimale. Inoltre, l'IA tendeva a dare spiegazioni imprecise quando le informazioni di base non erano sufficientemente chiare o quando mancavano esempi concreti. In alcuni casi, il sistema non riusciva a collegare efficacemente concetti correlati ma presenti in sezioni diverse della documentazione. Queste sfide richiedono un'attenta ottimizzazione della struttura dei contenuti e dell'architettura del sistema.
Le lezioni apprese in questa fase ci hanno permesso di preparare un sistema più robusto e efficace prima del rilascio in beta testing a un pubblico selezionato.
Il percorso verso il rilascio
Il rilascio di un sistema di IA come Manuela 2.0 richiede un approccio strutturato: dopo i test interni che ci hanno permesso di raggiungere un'accuratezza vicina all'80%, abbiamo iniziato la fase di beta testing con un gruppo selezionato di utenti interni.
Questa fase è fondamentale per verificare come gli utenti reali interagiscono con il sistema e per assicurarci che le risposte mantengano un alto livello di affidabilità prima del rilascio pubblico sulla piattaforma AIsuru.
Solo dopo aver validato le performance con questo gruppo di utenti e aver implementato gli ultimi perfezionamenti necessari, procederemo con il rilascio pubblico del sistema. Questo approccio graduale ci permetterà di perfezionare ulteriormente il sistema basandoci su feedback reali e casi d'uso concreti.
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AIsuru rappresenta il futuro della documentazione tecnica: un sistema che non solo fornisce informazioni, ma comprende e soddisfa le esigenze degli utenti.
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