Retool AI crea strumenti personalizzati basati sull'intelligenza artificiale

Un Large Language Model (LLM) è un modello linguistico di grandi dimensioni che utilizza il deep learning per generare testo in modo automatico: è di fatto un tipo di rete neurale artificiale che è stata addestrata su grandi quantità di dati di testo. Utilizzando il modello si può richiedere la produzione di testi in modo simile a come farebbe un essere umano. Retool AI è un nuovo strumento che ha il grande merito di costruire ponti tra i modelli forniti da vari soggetti e le applicazioni degli utenti business che devono integrare funzionalità di intelligenza artificiale.

Retool AI, rilasciato in versione definitiva a settembre 2023, si propone come una suite di funzionalità per la creazione di strumenti software personalizzati alimentati tramite intelligenza artificiale. Gli sviluppatori raccontano che i partecipanti alla base “beta” hanno sviluppato migliaia di app e flussi di lavoro: chatbot per i team di supporto, analisi del sentiment per i team di prodotto, meccanismi di moderazione dei contenuti, categorizzazione ed etichettatura dei ticket, automazione dei CRM e molto altro ancora.

Il concetto dei blocchi costruttivi su cui si basa Retool AI

L’idea alla base di Retool AI è quella di combinare più elementi e strumenti che fino a “ieri” non potevano colloquiare tra loro per raggiungere l’obiettivo prefisso.

Immaginate di voler creare una sorta di ChatGPT per la propria azienda, un “bot” di supporto che conosce informazioni specifiche e riservate, dai documenti fino al contenuto dei canali Slack privati. Dovrebbe essere utilizzabile internamente come un’app o esternamente attraverso API integrabili ad esempio in altri software.

Retool AI offre tutti i blocchi costruttivi per raggiungere il risultato: è possibile mettere in piedi, nel giro di pochi minuti, qualunque interconnessione tra dati e software, lavorare su specifiche app e flussi di lavoro basti sull’IA, sfruttare diversi LLM, connettersi a database e API di terze parti.

Nello specifico, Retool Vectors è una soluzione – parte integrante di Retool AI – che gestisce i dati testuali in forma vettoriale. Semplifica il processo di acquisizione, suddivisione e analisi del testo al fine di convertirlo in una forma vettoriale, che può essere utilizzata in applicazioni di intelligenza artificiale e affiancata con l’utilizzo di modelli LLM.

È quindi possibile caricare testo da qualsiasi sito Web, documento o strumento SaaS di terze parti come Slack: Retool Vectors penserà ad elaborare il tutto creando le opportune relazioni.

Utilizzare le “azioni” per creare i blocchi predefiniti che interagiscono con i modelli LLM

Il “cervello” del bot che si va a delineare è insito in Retool Vectors. Utilizzando AI Actions, è quindi possibile scegliere un’opzione tra riassumi il testo, estrai entità, genera risposte in chat e altro ancora oppure elaborare una richiesta specifica e articolata (prompt).

Scegliendo il modello (ad esempio, GPT-4, GPT 3.5, Claude, Azure,…) e alimentando il sistema con i dati aziendali, è possibile “fare la magia”. Il “bot” conoscerà tutti i dettagli sulle attività e i flussi di lavoro aziendali con la possibilità di impostare interazioni manuali o automatiche.

Il motore di automazione Retool Workflows consente di approntare, in modo semplice e rapido, un’API dedicata che riceve dei dati in input e fornisce una risposta rilevante e circostanziata.

Retool AI offre un piano gratuito e una chiave API OpenAI per svolgere i test con la piattaforma senza operare alcuna configurazione aggiuntiva. Il suggerimento è comunque quello di inserire la propria chiave OpenAI per gli scenari di utilizzo in produzione.

Campi applicativi praticamente sconfinati

Lo sviluppo di bot di supporto rappresenta solo la punta dell’iceberg di ciò che è possibile realizzare e ottenere con Retool AI.

Gli sviluppatori del progetto riferiscono che chi è già utente Retool AI ha sfruttato la piattaforma per l’automazione della comunicazione con i clienti facendo risparmiare tante ore di lavoro al team di vendita.

Il sistema è utilizzato anche per l’automazione delle attività operative come la categorizzazione dei ticket dei clienti e la sintesi delle note delle riunioni; per la gestione delle richieste (sintesi e la organizzazione delle email dei clienti in ticket); creazione di sintesi sui feedback dei prodotti; per la creazione di applicazioni Web che offrono informazioni personalizzate per gli utenti, generate tramite intelligenza artificiale; per la produzione automatica di grafici.

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