Un breve tutorial su come integrare l'IA in un'app

Le funzionalità di IA che un tempo erano impressionanti, come quelle in grado di riassumere un lungo documento o rispondere a una domanda in linguaggio semplice, ora sono date per scontate. Per la maggior parte dei team, la domanda non è se aggiungere l’IA alla propria app, ma come farlo senza creare nuovi problemi.

Aggiungere l’IA a un’app esistente non è semplice come incollare una chiave API nel codice del front-end. Se fatto con leggerezza, aggiungere una funzionalità di IA può introdurre problemi difficili da risolvere in seguito. Può causare problemi di latenza, ovvero risposte dell’IA che richiedono diversi secondi rispetto all’immediatezza a cui gli utenti sono abituati. Inoltre, la maggior parte dei provider addebita ogni singola richiesta, quindi i costi aumentano con la crescita dell’utilizzo. L’IA può anche comportarsi in modo imprevedibile, quindi la tua app ha bisogno di misure di sicurezza per gestire risposte inattese.

Se sei uno sviluppatore, un product manager o un chief technology officer che vuole imparare come aggiungere l’IA a un’app esistente, questo tutorial ti guiderà attraverso i passaggi senza danneggiare la tua infrastruttura attuale. Tratteremo l’intero ciclo di vita di una funzionalità di IA, dalla scelta della prima funzionalità in cui integrare l’IA fino all’applicazione di output JSON strutturati e risposte in streaming. Alla fine, avrai la certezza che ciò che hai costruito non si romperà.

1. Inizia con un caso d’uso ristretto

L’errore più comune che i team commettono quando imparano a costruire un assistente IA completamente autonomo è puntare troppo in alto troppo presto. Dovresti iniziare con un flusso di lavoro ristretto e prevedibile. In questo modo, potrai testarlo e capire cosa è successo se qualcosa va storto. Questo compito potrebbe semplicemente consistere nel riassumere una nota o etichettare un ticket di assistenza, offrendo al tuo team di prodotto un modo controllato per vedere come si comporta l’IA prima del rilascio completo.

Ecco alcune funzionalità da testare, in base al tipo di app che stai sviluppando:

Ciascuna di queste ha un ambito ristretto e un risultato verificabile, il che le rende punti di partenza sicuri.

2. Scegli il tuo approccio di integrazione

Una volta scelta la funzionalità da cui iniziare, dovrai decidere il percorso tecnico che adotterai per connettere il modello. Esistono tre approcci principali:

• API AI-as-a-Service: Invii richieste a un modello ospitato da un provider come OpenAI, Anthropic o Google. Questo è il modo più rapido per iniziare perché non c’è alcuna infrastruttura da gestire, e le API di IA per le app mobili funzionano allo stesso modo delle app web. Il compromesso è un minore controllo e un costo che aumenta a ogni richiesta.
• Modelli self-hosted: Esegui un modello aperto sui tuoi server. Questo ti offre il pieno controllo e può ridurre i costi su larga scala, ed è la strada da percorrere per l’integrazione di modelli di IA personalizzati quando la privacy dei dati o il fine-tuning sono importanti. In cambio, ti assumi un vero lavoro di gestione e manutenzione dell’infrastruttura.
• Kit di sviluppo software e framework per l’IA: Un’integrazione con LangChain o un framework simile aggiunge un livello tra la tua app e il modello che gestisce i pattern comuni, inclusi il recupero e il richiamo di strumenti, così da scrivere meno codice di collegamento tu stesso. Il costo è un’ulteriore dipendenza da imparare e mantenere aggiornata, oltre a una minore visibilità su ciò che il framework fa tra la tua app e il modello.

3. Stabilisci un’architettura backend sicura

C’è una regola che conta più di ogni altra quando impari come integrare l’IA in un’app: Non lasciare mai che la tua app comunichi direttamente con un provider di IA.

Qualsiasi cosa presente nel codice del tuo front-end, che si tratti di un’app web nel browser o di un’app mobile su un dispositivo, può essere letta dalle persone che la utilizzano. La tua chiave API segreta si troverebbe in quel codice, ed è facile estrarla dal traffico di rete o dal bundle dell’app. Una volta che qualcuno ha la tua chiave, può eseguire richieste sul tuo account fino a esaurire il tuo budget. Questo è l’errore più comune e più costoso nell’architettura backend dell’IA.

Instrada invece ogni richiesta attraverso il tuo back end, così da poter mantenere sicura la tua chiave API, controllare i costi e convalidare le risposte dell’IA prima che gli utenti le vedano. Ecco come appare questo flusso:

1. Azione dell’utente: Qualcuno clicca su Riassumi nell’interfaccia della tua app.
2. Front end: La tua app invia la richiesta al tuo back end, non al provider di IA.
3. Back end: Il tuo server autentica l’utente, applica i limiti di frequenza e allega la chiave API segreta, che risiede solo qui.
4. Provider di IA: Il modello elabora la richiesta e restituisce una risposta.
5. Back end: Il tuo server convalida e sanifica quella risposta, poi la formatta per la tua app.
6. Front end: La tua app mostra all’utente il risultato pulito e verificato.

Instradare le richieste attraverso il tuo server aggiunge un passaggio, ma è proprio questo che rende possibile tutto il resto. Poiché ogni richiesta passa attraverso il tuo server, la chiave rimane nascosta, gli utenti sono limitati nella frequenza con cui possono richiamare la funzionalità, e la risposta dell’IA viene verificata prima che la tua app la mostri a chiunque.

4. Scegli il tuo modello di connessione dei dati

Il passaggio successivo per l’integrazione del tuo modello di IA personalizzato consiste nel decidere quanti dati della tua app l’IA può vedere e utilizzare. Esistono tre modelli standard che differiscono per ciò che possono fare e per la quantità di lavoro necessaria a configurarli: 

• Solo prompt: Includi tutto ciò di cui il modello ha bisogno direttamente nel prompt. Se un utente chiede di riassumere una nota, invii la nota insieme all’istruzione. Questo è il modello più semplice e l’impostazione predefinita giusta per i compiti autonomi, ma funziona solo quando i dati rilevanti sono abbastanza piccoli da entrare nel prompt.
• RAG: Quando l’IA deve fornire una risposta attingendo da una grande quantità di informazioni, come il tuo catalogo prodotti, il centro assistenza o i documenti interni, non puoi inserirle tutte in ogni prompt. Il RAG risolve questo problema cercando nei tuoi dati gli elementi più rilevanti per la domanda, per poi passare solo quelli nel prompt. È ciò che consente a un’IA di rispondere con precisione basandosi sui tuoi contenuti invece di tirare a indovinare, ed è l’approccio standard per un assistente in-app competente. Il compromesso è che in genere hai bisogno di un database vettoriale e di una pipeline di recupero per farlo funzionare.
• Chiamata di funzioni o strumenti: Il modello può attivare azioni nella tua app (ad esempio, verificare lo stato di un ordine, prenotare uno slot, estrarre dati in tempo reale) restituendo una richiesta strutturata che il tuo back end esegue. Questo è il modello più potente e quello a cui ricorrere quando l’IA deve fare qualcosa, non solo dire qualcosa.

5. Richiedi output strutturati

Il “prompting a sensazione”, ovvero affidarsi al modello affinché risponda con frasi semplici, crolla nel momento in cui la tua app ha bisogno di leggere l’output come dati anziché come testo. Se chiedi al modello di categorizzare un ticket di assistenza e questo risponde “Certo! La categoria è Fatturazione”, il tuo codice deve estrarre “Fatturazione” da quella frase. La risposta successiva potrebbe essere formulata in modo completamente diverso, rendendo tale estrazione inaffidabile.

La soluzione è richiedere output strutturati, utilizzando un JSON Schema per far sì che il modello restituisca ogni volta un oggetto rigido e leggibile dalla macchina come {“category”: “billing”, “priority”: “high”}. Il tuo back end può quindi analizzarlo nello stesso modo a ogni richiesta, senza scrivere una fragile logica di analisi del testo o rischiare un crash quando la formulazione cambia.

6. Aggiungi protezioni di produzione prima del rilascio

Prima che la funzionalità venga pubblicata, metti in atto alcune misure di sicurezza. Ogni misura previene un problema specifico che è più difficile da risolvere una volta che la funzionalità è attiva e le persone la stanno utilizzando.

Ecco i controlli di sicurezza obbligatori da implementare prima di portare la funzionalità in produzione:

• Limiti sulla dimensione dell’input: Imposta un tetto massimo alla quantità di testo che un utente può inviare in una singola richiesta. Senza un limite, un input di dimensioni eccessive può far impennare i tuoi costi o superare la finestra di contesto del modello e fallire.
• Limiti di frequenza: Limita quante richieste un singolo utente può effettuare in un determinato intervallo. Questo protegge il tuo budget da loop accidentali e abusi deliberati, e impedisce che un singolo utente pesante peggiori l’esperienza per tutti gli altri.
• Cronologia delle conversazioni: Se la tua funzionalità è una chat, decidi quanto contesto precedente inviare insieme a ogni richiesta. Troppo poco, e l’IA perde il filo; troppo, e ogni richiesta diventa più lenta e più costosa.
• Streaming (SSE): Per qualsiasi cosa più lunga di una breve risposta, trasmetti la risposta token per token utilizzando gli eventi inviati dal server (server-sent events) invece di far aspettare l’utente per l’intera risposta. Non rende il modello più veloce, ma fa sembrare la funzionalità reattiva anziché bloccata.

Come monitorare e scalare la tua funzionalità di IA

Una volta che la funzionalità è attiva, hai bisogno di visibilità su come si sta comportando. Registra i dettagli che ti indicano dove iniziano i problemi, come la lunghezza del prompt, la latenza di risposta e i tassi di errore, così da poter individuare un rallentamento o un picco prima che gli utenti lo segnalino. 

Pianifica anche per i guasti. I provider di IA hanno interruzioni, quindi progetta un ripiego su ciò che la tua app mostra quando il modello non è disponibile, invece di lasciare gli utenti davanti a una schermata rotta. Una volta che la tua prima funzionalità è stabile e ben compresa, puoi iniziare in sicurezza a espanderti verso flussi di lavoro di assistenti IA più complessi.

Non hai ancora un’app? Salta del tutto il codice

Se sei arrivato fin qui e Node.js, le route di backend e l’architettura delle API iniziano a sembrarti più di quanto ti aspettassi, ecco una domanda da porti: Voglio davvero costruire tutto questo da zero da solo?

Molte app che sfruttano l’IA non sono prodotti complessi. Se ti serve solo un portale aziendale interno, uno strumento per l’acquisizione dei clienti o una directory intelligente in cui il tuo team possa effettuare ricerche, assumere uno sviluppatore per crearla può costare molto denaro e tempo, quando potresti configurarla tu stesso in un pomeriggio.

Se vuoi creare un’app senza programmare, il costruttore di app di Jotform ti permette di descrivere l’app che desideri in linguaggio semplice e generare una versione funzionante con funzionalità di IA già integrate che puoi personalizzare e condividere. Non c’è alcun back end da proteggere, nessuna chiave API da nascondere e nessuna pipeline da mantenere, perché è tutto gestito per te.

Ecco quanto velocemente prende forma:

1. Apri il costruttore di app di Jotform e descrivi la tua app. Spiega cosa ti serve in una frase o due, ad esempio “un portale interno per le richieste IT con un assistente intelligente che risponde alle domande comuni”.

2. Esamina l’app generata. Entro circa un minuto, avrai un’app funzionante con pagine, moduli e navigazione già predisposti.

3. Personalizza l’app regolando il layout, aggiungendo il tuo branding e modificando i contenuti tramite prompt all’IA o modifiche dirette.

4. Pubblica l’app e condividila con un link o un codice QR, pronta all’uso su qualsiasi dispositivo.

Se il tuo obiettivo era un’app funzionante con funzionalità di IA, e non un progetto di ingegneria lungo mesi, questo approccio ottiene quell’integrazione con il minimo attrito. Puoi sempre passare a uno sviluppo personalizzato in seguito, una volta che sai esattamente cosa ti serve.

Qualunque strada tu scelga, valgono gli stessi principi: Inizia con una prima funzionalità piccola e mirata, più facile da testare rispetto a una aperta. Mantieni la tua chiave API sul tuo server per proteggere sia il tuo budget che i tuoi utenti. E usa output strutturati per evitare che la tua app si blocchi su una frase che non riesce a leggere. I limiti e il logging che aggiungi prima del rilascio sono ciò che ti permette di identificare i problemi prima che qualcuno li segnali. Gestirli fin dall’inizio costa molto meno che integrarli a posteriori, una volta che gli utenti dipendono dalla funzionalità.

E se usi il costruttore di app di Jotform, avrai un’app funzionante con funzionalità di IA pronta all’uso in pochi minuti.