Un chatbot intern poate prelua task-uri repetitive, de la căutarea politicilor HR la raportarea bug-urilor. Cu API-ul ChatGPT, îl implementezi rapid, fără să construiești un model NLP de la zero.
Definirea scopului și a cerințelor
Începe cu un document de specificații: ce întrebări trebuie să poată răspunde (onboarding, cereri de concediu), ce date interne va accesa și ce audit-trail e necesar. Decide limitele: pentru întrebări legate de salarii, chatbot-ul redirecționează direct către HR. Acest „scope document” devine promptul de bază transmis ca system în fiecare conversie.
Implementarea tehnică și orchestrarea fluxului
Creează un mic server Flask sau FastAPI. Route-ul /chat primește messages, adaugă promptul-sistem și apelează openai.ChatCompletion.create(). Setează temperatura la 0,3 pentru răspunsuri consistente. Pentru autentificare internă, integrează-l cu SSO (OAuth 2.0). În spate, un modul de vector search (de exemplu, Chroma sau Pinecone) indexează KB-ul firmei și returnează pasaje relevante, pe care le atașezi ca context suplimentar ca să nu depășești context_window.
Loghează toate interacțiunile într-o bază SQL: timestamp, user, prompt, răspuns. Configurează alerting: dacă modelul folosește cuvinte cheie sensibile, trimite Slack-DM către admin. Periodic, rulează scripturi pentru anonimizarea log-urilor și antrenamente de fine-tuning pe întrebările cel mai des puse, astfel încât botul să devină tot mai precis. În final, expune UI-ul printr-un Slack-bot sau un widget web și instruiește angajații cum să îl folosească eficient, respectând cerințele de confidențialitate definite anterior.
