Chatbot per il Supporto Clienti nell'Industria Chimica

Situazione

I clienti contattavano spesso l’azienda con domande sui prodotti e sulle loro possibili applicazioni
La maggior parte delle risposte era già disponibile sul sito aziendale, ma difficile da trovare a causa dell’elevato numero di prodotti e documenti tecnici
Di conseguenza, i team commerciali dedicavano molto tempo a rispondere a richieste ripetitive, invece di concentrarsi sulle vere attività di vendita

Soluzione

Chatbot di assistenza clienti basato su AI che risponde a domande su prodotti e applicazioni utilizzando informazioni dal sito aziendale e da documenti interni
Meccanismi di raccomandazione trasparenti che spiegano i prodotti suggeriti e aumentano la fiducia degli utenti grazie a metodi di Responsible AI
Gestione automatizzata delle richieste informative, con inoltro al team commerciale solo delle richieste realmente legate alla vendita, riducendo il lavoro ripetitivo

Strumenti

Python Microsoft Azure MLflow Docker CI Prompt Engineering LLM RAG NLP GenAI XAI RAI

In questo progetto, ho guidato lo sviluppo di un chatbot intelligente progettato per il supporto clienti e le raccomandazioni di prodotti nel settore chimico. Il chatbot ha sfruttato le più avanzate tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per elaborare enormi quantità di informazioni sui prodotti, provenienti dal sito web aziendale e da documenti interni. In soli tre mesi, ho consegnato con successo una soluzione end-to-end completamente funzionante, perfettamente integrata nei flussi di lavoro aziendali.

Grazie all’uso di tecniche avanzate come il prompt engineering, la sintesi testuale e un sistema di ricerca a due livelli, ho migliorato significativamente la capacità del chatbot di fornire risposte precise e contestualmente pertinenti. Il meccanismo di ricerca innovativo combinava il filtraggio per nome del prodotto con relation matching, permettendo al chatbot di gestire con efficacia domande complesse. Per garantire trasparenza e la fiducia degli utenti, ho integrato meccanismi di Responsible AI, fornendo giustificazioni chiare per le raccomandazioni sui prodotti e allineando la soluzione agli standard etici dell’azienda.

Questo sistema chatbot modulare non solo ha soddisfatto le esigenze immediate dell’azienda, ma ha anche offerto flessibilità per personalizzazioni e scalabilità future. Combinando competenze tecniche in Natural Language Processing e Explainable AI con una profonda comprensione delle esigenze aziendali, ho creato uno strumento robusto ed efficace, migliorando il supporto clienti e ottimizzando le operazioni aziendali.

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