Connettiamo le fonti
Documenti, pagine, catalogo e regole approvate dal team.
Prodotti aichat
Conversazioni e supporto Piattaforma
Tutte le domande. Il contesto giusto.
Un assistente collegato alle informazioni della sua attività, nei canali in cui le scrivono i clienti. Risponde su prodotti e servizi, raccoglie dettagli e trasmette al team una conversazione facilmente proseguibile.
Provi qui
Scrivigli all’assistente
Lo stesso assistente che risponde sul sito. Chiedigli ciò che desidera su prodotti, prezzi o integrazioni.
Si carica solo quando preme. Fino ad allora non salviamo nulla nel Suo browser.
aichat
Dall’informazione al lavoro svolto.
Prepariamo la conversazione
Domande reali, tono del brand, risposte consentite e situazioni che richiedono l’intervento di una persona.
Colleghiamo le operazioni
CRM, ordini o programmazioni, dove il sistema consente l’integrazione.
Dove diventa utile.
Negozi online
Raccomandazioni in base alle esigenze e alla compatibilità, informazioni dal catalogo e dettagli per l’ordine.
Servizi e reception
Spiegazione dei servizi e raccolta dei dati prima della presa in carico da parte del team.
Organizzazioni
Una base di conoscenza accessibile tramite conversazione, con inoltro al responsabile adeguato.
I canali e le integrazioni disponibili vengono verificati prima dell’offerta. Un catalogo connesso e aggiornato è diverso da un elenco caricato manualmente.
aichat in dettaglio
Cosa potete fare con questo progetto.
aichat è il luogo in cui le conversazioni con i clienti confluiscono tutte nello stesso posto e ricevono una risposta, indipendentemente dal canale da cui sono iniziate. I messaggi da Facebook Messenger, dai DM di Instagram, da Telegram, da 999.md, dal widget del sito e da WhatsApp Business arrivano nello stesso dashboard, con lo stesso storico e le stesse regole di risposta.
La risposta non è un’ipotesi elegante. L’assistente ha una base di conoscenze indicizzata — documenti, pagine, cataloghi di prodotti — sopra la quale gira una ricerca ibrida: per impostazione predefinita cinque frammenti per domanda, soglia di somiglianza 0,70, peso del 30% sulla corrispondenza delle parole, il resto semantico, con embedding `text-embedding-3-small`. Quando non trova, la via corretta è il passaggio all’essere umano, e il passaggio è una cosa modellata nel database, non una promessa: il thread ha stato `bot` o `human`, e il registro di presa in carico conosce tre azioni — presa in carico da parte di un umano, ritorno al bot e riattivazione automatica.
L’agente può anche fare, non solo dire. I suoi strumenti sono di tre tipi: un webhook verso il sistema del cliente, un pezzo di codice JavaScript eseguito dalla piattaforma, oppure uno strumento incorporato nella piattaforma. Ognuno ha un tempo massimo di esecuzione, predefinito 15 secondi. I modelli non sono legati a un solo fornitore: le chiamate passano attraverso un gateway LiteLLM proprio, su `api.megapromoting.com/v1`, che parla il formato OpenAI per tutti i fornitori dietro le quinte.
Canali effettivamente connessi
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, widget web e WhatsApp Business Cloud API. Ognuno ha il proprio codice nella piattaforma, non una casella spuntata: per Meta c’è il flusso di connessione tramite Embedded Signup su Graph API v22.0, per Telegram un servizio separato con bot proprio, e per 999.md un’integrazione che utilizza la sessione del vostro account.
Ricerca ibrida sulle vostre conoscenze
I documenti vengono divisi in frammenti con hash di contenuto ed embedding `text-embedding-3-small`. Per impostazione predefinita si usano 5 frammenti per domanda, con soglia di somiglianza 0,70, tipo di ricerca `hybrid` e peso 0,30 sulla corrispondenza delle parole. L’attribuzione della fonte è attivata per impostazione predefinita, e ogni interrogazione può essere registrata con i frammenti restituiti, i punteggi e i tempi di risposta.
Catalogo di prodotti estratto dalle pagine
Oltre ai documenti, una fonte di conoscenze può contenere prodotti strutturati — titolo, descrizione, prezzo con valuta, immagine, link, codice, disponibilità. Ogni prodotto sa come è stato ottenuto: `heuristic` (dalla struttura della pagina) oppure `ai`, e ha un punteggio di affidabilità su tre decimali. La differenza conta, perché un prezzo estratto in modo euristico da una pagina mal formattata si vede come tale.
Strumenti che eseguono, non solo descrivono
Un agente può avere strumenti di tipo `webhook` (metodo e intestazioni configurabili), codice JavaScript eseguito dalla piattaforma, oppure strumenti incorporati. Per impostazione predefinita ogni strumento ha 15 secondi a disposizione; oltre questo si ferma, affinché un’integrazione lenta non blocchi la conversazione.
Passaggio tra bot e umano, con ritorno automatico
Il thread di conversazione ha uno stato esplicito — `bot` oppure `human`. Il registro di presa in carico distingue la presa in carico da parte di un umano, il ritorno al bot e la riattivazione automatica. I thread hanno anche uno stato SLA: `ok`, `warning`, `breached`.
Voce nella conversazione scritta
Le note vocali ricevute vengono trascritte con `whisper-1`, e la risposta può essere inviata indietro come voce, tramite `tts-1` di OpenAI oppure tramite ElevenLabs con impostazioni di stabilità e somiglianza per voce.
Dati e funzionamento
Ciò che entra nel sistema. Ciò che deve essere verificato.
- Dove risiedono le conversazioni
- MySQL, sul proprio server in Azure. Lo schema ha oltre 80 tabelle modellate in Prisma, con tabelle separate per i thread Meta, i thread Telegram, i thread 999.md, i commenti, le etichette, le note interne e il registro di audit.
- I token dei canali sono conservati crittografati
- Il token WhatsApp è memorizzato cifrato con Fernet, con ritorno al testo semplice solo per i record più vecchi. Esiste il monitoraggio dei token e una notifica quando scadono — perché un token di pagina scaduto blocca il canale in silenzio, non con un errore visibile.
- Cosa vede il widget e da dove
- Il widget ha un elenco di origini consentite per assistente. Attenzione al comportamento predefinito: se l’elenco è vuoto, il controllo passa — è una scelta di compatibilità con le installazioni vecchie, non un’omissione, ma significa che la restrizione per dominio deve essere configurata esplicitamente in ogni implementazione che la richiede.
- Duplicati e messaggi spezzati in parti
- Il webhook di Meta può recapitare lo stesso messaggio più volte: la deduplicazione avviene sull’identificatore del messaggio, con 120 secondi di memoria. E quando qualcuno scrive tre righe una dopo l’altra, esse vengono raccolte in un buffer di 15 secondi e si risponde una sola volta, a tutto, non tre volte.
Dall’esplorazione all’implementazione
Come prepariamo un progetto con aichat.
Scegliamo il canale e chi risponde quando il bot si ferma
Un canale, un pubblico, un risultato da monitorare. Nella stessa discussione si stabilisce la persona che prende in carico i thread marcati `human` e in quanto tempo — perché lo stato SLA si misura dal primo giorno, non si aggiunge in seguito.
Colleghiamo le fonti e verifichiamo cosa ne esce
I documenti e le pagine entrano come fonti di conoscenza. Nei cataloghi si verificano esplicitamente i prodotti estratti: il metodo (euristico o AI) e il punteggio di affidabilità indicano dove serve una correzione manuale prima che l’agente dia prezzi.
Colleghiamo gli strumenti ai sistemi reali
Webhook verso CRM o ERP, codice per trasformazioni personalizzate, strumento incorporato per ciò che esiste già nella piattaforma. Si testa il caso lento e il caso di errore, non solo quello felice, perché il limite di 15 secondi è quello che decide.
Domande che meritano di essere chiarite.
Su quali canali funziona effettivamente, oggi?
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, widget web e WhatsApp Business. Ognuno ha il proprio codice nella piattaforma: connessione Meta tramite Embedded Signup su Graph API v22.0, servizio Telegram separato, e per 999.md un’integrazione fatta sulla sessione del tuo account. Non presumere che un canale apparso nel frattempo sia connesso: si verifica per ogni implementazione.
Può scrivere lui per primo su WhatsApp, a un cliente che non ha scritto da una settimana?
No, e il motivo è in Meta, non da noi. Al di fuori della finestra di 24 ore dall’ultimo messaggio del cliente, Meta respinge il testo libero con l’errore 131047, e la piattaforma marca il messaggio pianificato come fallito e mostra l’errore, invece di fingere che sia partito. Cosa si può fare invece: rispondere nella finestra di 24 ore, oppure aprire la conversazione su un altro canale. L’invio fuori dalla finestra richiede modelli approvati da Meta — quelli non sono implementati.
L’integrazione con 999.md è ufficiale?
Non è un’integrazione di partner con API pubblica. Funziona con la sessione del tuo account 999.md: la piattaforma ti chiede il valore del cookie `simpalsid.sessionKey` dal tuo browser e lo usa per leggere e rispondere ai messaggi. La conseguenza pratica, detta prima, non dopo: se 999.md cambia il meccanismo di sessione, l’integrazione si interrompe e deve essere ricollegata.
Da dove sa l’agente la risposta e cosa fa quando non la sa?
Cerca nelle tue fonti con una ricerca ibrida — per impostazione predefinita cinque frammenti, soglia di similitudine 0,70, 30% di peso sulle parole e il resto semantico — e può allegare la fonte alla risposta. Quando non trova, il percorso progettato è il passaggio all’operatore: il thread passa allo stato `human`, e il log registra chi ha preso in carico. Esiste anche il ritorno automatico al bot, anch’esso come azione registrata.
Può fare qualcosa nel nostro sistema, non solo rispondere?
Sì. Uno strumento può essere un webhook verso il vostro sistema, con metodo e intestazioni a scelta, un frammento di codice JavaScript eseguito dalla piattaforma, oppure uno strumento incorporato. Ognuno ha un tempo massimo, per impostazione predefinita 15 secondi — quindi un’integrazione che risponde in 40 secondi va fatta in asincrono, non forzata nella conversazione.
Con quale modello AI risponde?
Non è legato a un fornitore. Le chiamate passano attraverso un gateway LiteLLM proprietario a `api.megapromoting.com/v1`, che accetta il formato OpenAI per tutti i fornitori backend; il modello si sceglie per assistente, e per i modelli di tipo reasoning la piattaforma cambia autonomamente il formato della richiesta. Per gli embedding usa `text-embedding-3-small`.
Cosa succede se un cliente invia lo stesso messaggio due volte, o scrive a raffica?
I duplicati sono filtrati in base all’identificatore del messaggio, con 120 secondi di memoria — il webhook di Meta infatti ritrasmette. I messaggi scritti uno dopo l’altro vengono raccolti in un buffer di 15 secondi e ricevono una sola risposta, a tutto ciò che ha scritto la persona, non uno per uno.
Esempio illustrativo
Una domanda di prezzo che parte da Instagram e finisce a un operatore
Uno scenario di utilizzo, senza dati del cliente o risultati commerciali attribuiti.
Situazione iniziale
Qualcuno scrive in DM su Instagram tre messaggi di seguito: “buongiorno”, “avete il modello X?”, “quanto costa?”.
Come funziona
Il webhook entra, i duplicati vengono filtrati in base all’identificatore del messaggio, e le tre righe vengono accumulate nel buffer di 15 secondi e diventano un’unica domanda. L’assistente cerca nelle fonti collegate: se il prodotto è nel catalogo estratto, risponde con il prezzo e può allegare la fonte. Se il prodotto manca o ha un punteggio di affidabilità basso, non improvvisa.
Rezultatul
Oppure una risposta con prezzo e fonte, oppure il thread passa allo stato `human` e la persona responsabile riceve la conversazione con tutto il contesto. Lo stato SLA del thread mostra se la presa in carico è stata effettuata in tempo.
Ciò che è necessario:La pagina Instagram collegata con token valido e monitorato, le fonti di conoscenza caricate, il catalogo verificato con il metodo di estrazione, e una persona designata per i thread inoltrati.
Possibilità di collaborazione
aichat, nel contesto della vostra organizzazione.
Accesso alle informazioni approvate
Assistenti per domande ricorrenti, con fonti controllate, limiti espliciti e trasferimento delle situazioni sensibili a una persona responsabile.
Imprese private
Definiamo un pilot attorno a un processo reale: utenti, dati, integrazioni, costi e criteri di accettazione. L’estensione segue dopo la valutazione del risultato.
Istituzioni e società statali
Stabiliamo i requisiti di accessibilità, hosting, protezione dei dati e interoperabilità. Ogni connessione con servizi AGE o STISC richiede la validazione dell’ammissibilità, dell’accesso e delle approvazioni.
Questi sono scenari di adattamento, non dichiarazioni su contratti o partenariati esistenti. Le funzioni proposte si confermano nell’ambito di lavoro del progetto.
Discuti un pilotParte di un ecosistema.
Agenti vocali AI
Kallina
Sviluppiamo agenti che rispondono e avviano chiamate, usano le informazioni dell'attività e lavorano con i vostri sistemi.
PiattaformaAPI per modelli AI
LongDay
Accesso API ai modelli AI tramite un’interfaccia comune.
PiattaformaModuli conversazionali
Megaforms
Megaforms esplora la raccolta di risposte tramite moduli conversazionali, incluse risposte vocali e trascrizione.
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