Trasforma i documenti statici in conoscenze fruibili con AIKit
I report di grandi dimensioni, i contratti o i file di documentazione spesso contengono più informazioni di quelle che possono essere elaborate rapidamente. Non sarebbe bello poter semplicemente caricare un documento PDF dalla propria applicazione 4D e lasciare che l’IA lo riassuma, estragga i dati chiave o risponda alle domande sul suo contenuto?
Grazie alla nuova classe OpenAI.files, questo flusso di lavoro è ora molto semplice. È possibile caricare file senza problemi e utilizzare l’IA per interagire con il loro contenuto in molti modi.
Dare AI a un’applicazione 4D vecchia di 30 anni
In un paio d’anni, l’intelligenza artificiale è passata da una tendenza emergente a una componente essenziale del software moderno. ChatGPT, Grok, Gemini e altri assistenti AI svolgono ormai un ruolo fondamentale nella vita quotidiana di tutti, sia a livello professionale che personale.
Ecco perché 4D 21 introduce 4D.Vectors e 4D AI Kit: per dare agli sviluppatori 4D strumenti semplici ed efficaci per aggiungere funzionalità AI alle loro applicazioni.
Abbiamo già condiviso molti esempi, tutorial e webinar sull’IA, ma di recente mi sono chiesto: cosa servirebbe per portare l’IA in un’applicazione 4D di 30 anni fa?
Potreste semplicemente chiedere a un’applicazione di questo tipo i vostri 10 migliori clienti e ottenere immediatamente un bel grafico?
Ebbene, indovinate un po’? È risultato così semplice da meritare un post tutto suo.
4D AIKit: Uscite strutturate
Quando si utilizza l’intelligenza artificiale nelle applicazioni, spesso si ha bisogno di output che il codice possa analizzare, non solo di testo in forma libera. Che si tratti di generare dati per un’interfaccia utente, automatizzare la logica aziendale o orchestrare un ragionamento in più fasi, le risposte prevedibili e leggibili dalla macchina sono essenziali.
Ecco perché 4D 21 AIKit introduce il nuovo attributo response_format che consente di definire l’esatta struttura dell’output del modello per garantire coerenza, convalida e integrazione nella logica dell’applicazione.
Kit 4D 21 e AI: Ridefinire il modo in cui le applicazioni pensano e agiscono
Con 4D 21, l’IA fa un enorme passo avanti. Il cuore di questa evoluzione è la chiamata agli strumenti di AI Kit, un’aggiunta importante che trasforma il modo di integrare l’IA nelle applicazioni.
La chiamata agli strumenti consente di estendere le capacità del modello registrando i propri metodi o funzioni, che l’IA può richiamare automaticamente quando necessario. Ciò significa che, invece di gestire manualmente ogni interazione, l’assistente di chat richiama automaticamente i vostri gestori, offrendovi flessibilità e controllo.
Trovare il punto giusto nel documento 4D Write Pro con l’AI
Nelle applicazioni 4D, i documenti di grandi dimensioni sono comuni: relazioni finanziarie, linee guida interne, manuali tecnici… La ricerca di una parola chiave esatta spesso non è sufficiente. Scorrere rapporti di 30 pagine per trovare un paragrafo non solo richiede molto tempo, ma è anche soggetto a errori. È qui che l’intelligenza artificiale può aiutare.
L’approccio semantico basato sui vettori, introdotto in 4D 20 R10, consente già di trovare un documento 4D Write Pro pertinente anche quando vengono utilizzate parole diverse (ad esempio, “inserire immagine” rispetto a “aggiungere immagine”).
Ma cosa succede quando un documento si estende su più pagine e copre vari argomenti? Anche se l’intero testo può essere convertito in un unico vettore, spesso i risultati sono migliori se si lavora su una scala più fine. È questa l’idea alla base del chunking: dividere un documento in segmenti coerenti, ciascuno rappresentato da un proprio vettore.
È proprio questo che ci permette di andare oltre: recuperare non solo il documento giusto, ma anche il passaggio esatto che corrisponde alla ricerca.
Ricerca per significato, non per metadati: Filtraggio semantico di immagini con 4D.Vector
I vostri utenti non pensano in nomi di file o gerarchie di cartelle. Pensano per idee.
- “Un robot dipinto ad acquerello”.
- “Una spiaggia assolata piena di colori”.
- “Qualcosa che assomiglia a Monna Lisa… ma dal futuro”.
Non importa se l’idea proviene da un’immagine, da un ordine di un cliente, da un’e-mail o da un documento 4D Write Pro, la sfida è la stessa: come si fa a fornire risultati che corrispondano all’intento, non solo alle parole chiave?
Con 4D.Vector e 4D AI Kit, la vostra applicazione può finalmente dare un senso al significato. In questo post, lo illustreremo con la ricerca semantica della somiglianza delle immagini. Ecco la chiave: non stiamo lavorando con immagini grezze, ma con le loro descrizioni. Lo stesso approccio funziona per qualsiasi tipo di dati testuali presenti nelle applicazioni.
Analisi intelligente dei documenti 4D Write Pro con l’intelligenza artificiale
In molte applicazioni aziendali, gli utenti inseriscono o ricevono testo non strutturato: feedback dei clienti, note interne, ticket di assistenza, report e altro ancora. Questi contenuti rappresentano informazioni preziose, ma sono difficili da sfruttare senza un’elaborazione specifica.
È qui che l’intelligenza artificiale diventa uno strumento potente: analizzando automaticamente il contenuto scritto di un documento di 4D Write Pro, può estrarre metadati utili per la comprensione, l’ordinamento o la definizione delle priorità.
In questa dimostrazione, abbiamo implementato uno scenario completo di analisi automatica di documenti 4D Write Pro utilizzando l’intelligenza artificiale. A partire da un semplice testo, l’IA è in grado di:
- generare un titolo conciso che rifletta il contenuto
- identificare il tono (positivo, negativo, informativo, urgente…)
- suggerire tag di classificazione
- Valutare la qualità di scrittura del documento
L’obiettivo è chiaro: arricchire automaticamente i documenti con metadati utilizzabili, senza modificare l’esperienza dell’utente.
L’intelligenza artificiale porta la ricerca magica nei documenti di 4D Write Pro
In molte applicazioni aziendali 4D, i documenti sono tutto: note tecniche, relazioni, manuali, guide interne. Ma quando gli utenti non ricordano l’esatta formulazione, trovare quello giusto diventa lento, frustrante o, peggio, impossibile.
Con 4D 20 R10, la ricerca semantica alimentata dai vettori AI cambia le cose. Anziché abbinare le parole chiave, si abbina il significato. Gli utenti ottengono il documento giusto, anche se cercano con parole diverse o in una lingua diversa. È un modo più intelligente di far emergere le conoscenze nascoste nei documenti, veloce, accurato e pensato per il modo in cui le persone effettuano le ricerche.
Consideriamo un esempio concreto: un utente vuole trovare una nota tecnica che spiega come inserire un’immagine in un documento 4D Write Pro. Tuttavia, potrebbe non ricordare la frase esatta utilizzata nel documento.
VETRINA: RENDICONTAZIONE INTELLIGENTE DELLE SPESE CON L’AI
Conoscete il dolore della rendicontazione delle spese, non per voi, ma per i vostri utenti. Le ricevute che si accumulano, l’inserimento manuale, gli errori di battitura che sfuggono. Con 4D AIKit, questa fatica è scomparsa. Un semplice upload trasforma una ricevuta o una fattura cartacea in un JSON pulito e strutturato, pronto per il vostro database.
Niente più perdite di tempo per totali, date o nomi di fornitori. L’intelligenza artificiale di Vision la legge, i modelli linguistici la strutturano e 4D la inserisce direttamente nella vostra applicazione. Dalla carta al database in pochi secondi, senza che i vostri utenti sentano l’attrito.
4D AI: scoprite la potenza dei vettori 4D
Quando si lavora con le applicazioni moderne, soprattutto quelle che riguardano l’intelligenza artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale o i dati spaziali, la matematica vettoriale è fondamentale. Ecco perché 4D 20 R10 introduce un nuovo oggetto: 4D.Vectorprogettato per aiutare gli sviluppatori a memorizzare e confrontare i vettori di dati con poche righe di codice.
Ad esempio, se state costruendo una funzione per classificare le immagini in base alla loro corrispondenza con una richiesta di testo, è sufficiente generare vettori, confrontarli utilizzando la similarità del coseno e ordinare i risultati dal più rilevante al meno rilevante, il tutto direttamente in 4D.
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