Trasformare i manuali tecnici in post sui blog con l'intelligenza artificiale generativa
Introduzione
La creazione di documentazione tecnica e la stesura di post sul blog per comunicare le stesse soluzioni a un pubblico più ampio richiedono competenze distinte. Mentre un’azienda di ingegneria può eccellere nella prima, può mancare di competenze nella seconda. Fortunatamente, i recenti progressi dell’intelligenza artificiale generativa offrono una soluzione che non richiede l’assunzione di un’agenzia di contenuti dedicata. La soluzione da noi proposta sfrutta la base di conoscenze dell’azienda attraverso una serie di documenti tecnici e lo stile di comunicazione desiderato dall’azienda utilizzando post di blog o descrizioni testuali scritte in precedenza. Questo ci permette di produrre nuovi post interamente generati e controllati da modelli generativi di IA, che hanno affinato le loro capacità di scrittura grazie a una vasta quantità di testi di addestramento.
Le sfide della conversione dei manuali tecnici
Lo scopo di un manuale tecnico è quello di trasmettere i suoi contenuti agli esperti. Per questo motivo, spesso impiega varie tecniche visive e di impaginazione per organizzare le informazioni in uno spazio limitato. I modelli di intelligenza artificiale testuale non hanno la capacità di interpretare gli spunti visivi e richiedono un’attenta riformattazione del documento di input. Strategie come il parsing del layout a regole fisse o modelli di intelligenza artificiale visiva come l’OCR di Google Document affrontano questa sfida.
IA generativa per la generazione di contenuti
Generare contenuti utili è molto più che istruire un Large Language Model (LLM) a scrivere un post sul blog sulla base di un documento tecnico. La nostra soluzione comprende diverse fasi, ognuna delle quali viene eseguita attraverso una serie di richieste distinte del LLM. Quando ci viene fornito un documento tecnico come riferimento per il blog, analizziamo innanzitutto i post precedenti dell’azienda per determinarne lo stile di scrittura ed eventualmente adattarlo al tono desiderato per il post attuale. Questo stile serve come base per tutte le richieste successive. Quindi generiamo un indice adeguato per il post e procediamo a riempire ogni sezione con le informazioni tecniche pertinenti. Una volta completato il post, effettuiamo una revisione stilistica e contenutistica, che ci guida nella riscrittura del post nella sua interezza.
Valutare la qualità dei contenuti generati
Chiunque abbia utilizzato l’IA generativa sa che il testo generato non è sempre corretto, coerente o ben scritto, soprattutto quando il compito è complesso. Per questo motivo, è essenziale avere la capacità di valutare il contenuto generato dall’IA, identificando errori, contraddizioni e incoerenze stilistiche o semantiche. Abbiamo scoperto che, con le opportune indicazioni, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono fornire una distinzione iniziale significativa tra post di buona e di scarsa qualità. I nostri criteri di valutazione principali includono:
- Garantire il rigoroso rispetto dello stile di scrittura desiderato
- Verificare che il contenuto del documento tecnico sia stato riformulato e non semplicemente copiato e incollato
- Valutare vari parametri di coerenza testuale, come la coerenza logica, grammaticale e strutturale
- evitare ripetizioni eccessive delle stesse strutture di frase
- Confermare l’inclusione di tutte le entità chiave dei documenti tecnici nel post finale
Abbiamo riscontrato che, con le opportune indicazioni, un LLM può fornire una significativa distinzione iniziale tra posti di buona e di scarsa qualità.
