• assistente virtuale
• chatbot
• customer support
• generative ai
• rag
• retrieval augmented generation

Sommario
La presente tesi riguarda la realizzazione di un assistente virtuale multifunzionale da integrare all’interno di un applicativo aziendale. In particolare, si concentrerà sul modulo del chatbot progettato per fornire un’attività di supporto al cliente di primo livello, con l’obiettivo di ridurre il carico di lavoro del reparto di Customer Support. L’assistente virtuale ha lo scopo di rendere più efficiente la ricerca di informazioni relative alla modalità di svolgimento di un processo o di un task eliminando, ove possibile, la necessità di contattare l’azienda. Nell’ambito di questo progetto, è stata condotta un’analisi della letteratura al fine di delineare lo stato dell’arte delle metodologie adottate nello sviluppo di chatbot impiegati per finalità analoghe. L’assistente virtuale realizzato utilizza tecniche di Retrieval Augmented Generation (RAG) per fornire una risposta all’utente basata sulla documentazione tecnica disponibile. Sono state testate e valutate diverse architetture al fine di determinare la più adatta al caso aziendale considerato.

Abstract
This thesis regards the creation of a multifunctional virtual assistant to be integrated within a company application. In particular, it will focus on the chatbot module designed to provide first-level customer support, with the aim of reducing the workload of the Customer Support department. The virtual assistant aims to make the search for information related to the execution of a process or task more efficient, eliminating, where possible, the need to contact the company. As part of this project, a literature review was conducted to outline the state of the art of the methodologies adopted in the development of chatbots used for similar purposes. The virtual assistant created uses Retrieval Augmented Generation (RAG) techniques to provide a user response based on the available technical documentation. Various architectures were tested and evaluated to determine the most suitable for the considered business case.