NLP & LINGUAGGIO

Cosine Similarity

NLP & Linguaggio

Definizione

La cosine similarity e una metrica che misura la somiglianza tra due vettori calcolando il coseno dell'angolo tra di essi. In ambito AI, si usa per confrontare embedding di testi e trovare documenti o frasi semanticamente simili. E alla base dei sistemi di ricerca semantica e delle pipeline RAG che alimentano i chatbot aziendali.

Termini correlati

AI Fondamentali

Embedding

Un embedding e una rappresentazione numerica (vettore) di un testo, un'immagine o altri dati che cattura il significato semantico. Testi con significato simile hanno embedding vicini nello spazio vettoriale. Questa tecnica e fondamentale per la ricerca semantica, i sistemi di raccomandazione e il RAG, permettendo di trovare informazioni per significato e non solo per parole chiave.

AI Fondamentali

Vettore

In ambito AI, un vettore e una lista ordinata di numeri che rappresenta un concetto, un documento o un dato. I database vettoriali (come Pinecone o Weaviate) memorizzano e cercano efficientemente questi vettori, permettendo di trovare contenuti simili per significato. Sono il cuore dei moderni sistemi RAG e delle applicazioni di ricerca semantica aziendale.

AI Fondamentali

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG e una tecnica che combina la ricerca di informazioni da una base documentale con la generazione di testo tramite AI. Invece di affidarsi solo alla conoscenza del modello, il sistema cerca prima i documenti rilevanti (manuali, FAQ, contratti) e poi genera risposte basate su quei documenti. E l'approccio piu efficace per creare chatbot aziendali affidabili.

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Altri termini in NLP & Linguaggio

NLP (Natural Language Processing)

L'NLP e il campo dell'AI che si occupa dell'interazione tra computer e linguaggio umano. Include compiti come analisi del sentiment, estrazione di entita, traduzione automatica e generazione di testo. Per le PMI, l'NLP permette di automatizzare l'analisi di email, recensioni clienti, documenti legali e comunicazioni interne.

Sentiment Analysis

La sentiment analysis e la tecnica NLP che determina automaticamente il tono emotivo di un testo: positivo, negativo o neutro. Le aziende la usano per monitorare le recensioni dei clienti, analizzare il sentiment sui social media riguardo al brand e identificare rapidamente problemi di soddisfazione. Puo essere applicata a migliaia di testi in pochi secondi.

Named Entity Recognition (NER)

La NER e una tecnica NLP che identifica e classifica automaticamente entita come nomi di persone, aziende, luoghi, date e importi monetari all'interno di un testo. In ambito aziendale, si usa per estrarre informazioni chiave da contratti, fatture, email e documenti legali, risparmiando ore di lavoro manuale nella data entry.

Tokenizzazione

La tokenizzazione e il processo di suddivisione di un testo in unita piu piccole (token) che il modello AI puo elaborare. Diversi modelli usano strategie diverse: alcuni dividono per parole, altri per sotto-parole. Capire la tokenizzazione aiuta a stimare i costi API (calcolati per token) e a ottimizzare i prompt per rimanere nei limiti della context window.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e un modello linguistico sviluppato da Google che comprende il contesto di una parola guardando sia a sinistra che a destra nel testo. E particolarmente efficace per compiti di comprensione come classificazione, risposta a domande e ricerca semantica. Molti sistemi di ricerca aziendale usano BERT dietro le quinte.

Classificazione Testo

La classificazione del testo e il compito di assegnare automaticamente una o piu categorie a un documento. Applicazioni pratiche includono: smistare ticket di supporto per priorita, catalogare email per reparto, classificare documenti contabili per tipo. I modelli moderni raggiungono precisioni superiori al 95% su molti compiti di classificazione aziendale.

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