Un widget AI sul tuo sito web
Il widget è il luogo in cui i visitatori incontrano l'assistente.
Cosa imparerai
- Spiegare: un ciclo agente limitato
- Applica l'idea in un esempio: un widget AI sul tuo sito web
- Riconoscere i limiti e verificare il risultato dell'esercizio
Il widget è il luogo in cui i visitatori incontrano l'assistente. Combina chiarezza, target corretto e accesso consentito.
Questi passaggi si riferiscono alle funzionalità identificate nel codice dell'applicazione. Questo materiale non è stato convalidato su un'istanza live; controlla la documentazione e le opzioni nella tua versione.
Come funziona, passo dopo passo
Un ciclo agente limitato
Un agente combina un modello con strumenti, un obiettivo e uno stato. Osserva la richiesta, sceglie un passo, riceve un risultato e decide se proseguire. Un chatbot può generare solo testo; un agente può richiedere un'azione esterna. Le definizioni commerciali variano, quindi controlla il controllo effettivo. Definisci il successo e l'arresto: un risultato verificato, un numero massimo di passi, errori ripetuti o un budget esaurito. Utilizza funzionalità limitate e autorizzazioni minime. Autonomia utile significa libertà entro i confini imposti dal software.
Controllare l'accesso prima dell'uso
Le autorizzazioni devono essere applicate dai server e dal livello dati. Non lasciare che sia il modello a decidere se un utente può vedere un documento. Filtra le fonti prima che entrino nel contesto, non dopo aver generato la risposta. Utilizza credenziali di accesso minimo, tienile lontane da prompt, screenshot e codice del browser e ruota le chiavi esposte. Una lista consentita di domini widget non sostituisce l'autenticazione API. L'autenticazione ti identifica; l'autorizzazione determina le operazioni e i dati che puoi utilizzare. Prova anche l'accesso negato.
Definire il successo prima di ottimizzare
Preparare richieste rappresentative e risposte o proprietà previste. Includere casi ordinari, ambiguità, dati mancanti ed errori dello strumento. Per RAG, misurare il recupero delle prove separatamente dalla correttezza della risposta. Recall@k misura la quota di prove rilevanti trovate nei primi k risultati; Precision@k misura la quota di risultati restituiti che sono rilevanti. Per gli agenti, monitora anche azioni, autorizzazioni e arresti. Un LLM come giudice può accelerare la valutazione ma necessita di una calibrazione rispetto agli esseri umani. Non modificare prompt, modello e indice contemporaneamente se vuoi capire quali risultati migliorati.
Lo schema esplicativo
Seguire le frecce continue per il flusso principale. Le frecce blu tratteggiate forniscono dati o contesto; le frecce rosa tratteggiate mostrano feedback o risultati restituiti. Colori e forme distinguono modelli, negozi, decisioni e risultati. Su schermi piccoli, scorri in orizzontale per seguire l’intero schema.
Un esempio completo
In Widget scegli agente, flusso di lavoro o RAG, personalizza colori e saluti, controlla l'anteprima e i domini consentiti. Utilizza lo snippet di integrazione fornito dalla versione dell'applicazione.
Provalo tu stesso
- Testalo su un dominio di prova consentito e su uno negato, quindi su dispositivo mobile.
- Registrare l'input, la fonte e il risultato atteso prima di eseguire l'esperimento. Utilizzare solo i dati fittizi nell'esempio.
- Seguire le fasi del diagramma. Ad ogni passaggio registrare quali informazioni vengono ricevute e prodotte; non confondere il risultato intermedio con il risultato finale.
- Ripetere dopo aver rimosso le informazioni necessarie o reso ambiguo l'input. Controlla se il sistema chiarisce, ferma o inventa una risposta.
- Confrontare con la soluzione spiegata. Conserva la configurazione, la data, il risultato e una spiegazione delle differenze. Cambia una cosa e riprova.
Una soluzione spiegata
Il widget risponde sui domini consentiti con contrasto, testo leggibile e una chiara descrizione del ruolo. Un esercizio riuscito ti consente di mostrare la connessione tra input, fasi e risultato. Quando mancano le informazioni, una risposta cauta è più utile dei dettagli inventati. Confrontare non solo stile: verificare anche condizioni, fonti e operazioni.
Quando è utile e quali sono i suoi limiti
Non inserire chiavi API private negli snippet del browser. Scegli questo approccio quando migliora un bisogno misurato. Mantieni una linea di base semplice e confronta i risultati utilizzando input identici. Un esempio di successo non stabilisce l’affidabilità in ogni situazione.
Verifica ciò che hai imparato
Una maggiore autonomia dà sempre un risultato migliore?
No. Aumenta anche lo spazio per errori, costi e azioni non necessarie.
Perché rimuovere una fonte privata dopo aver risposto è troppo tardi?
I dati sono già entrati nel contesto del modello e possono essere divulgati.
Quale risultato dovrebbe produrre questo esercizio?
Il widget risponde sui domini consentiti con contrasto, testo leggibile e una chiara descrizione del ruolo.
Termini da ricordare
- Agente: un sistema in grado di scegliere passaggi e utilizzare strumenti per raggiungere un obiettivo.
- Autorizzare/Autorizzazione: verifica del diritto di accesso a un'operazione o risorsa.
- Regresia/Regressione: una modifica che interrompe un caso precedentemente corretto.
Fonti e il prossimo passo
Per preparare: U04 — Conversazioni e feedback