Kunst

Contesto

Nel settore turistico e museale cresce l’interesse verso esperienze di visita più interattive, personalizzate e coinvolgenti, con un’attenzione crescente al dialogo tra visitatori e contenuti. In questo scenario, NEOSYN, ha individuato un’opportunità per esplorare modalità innovative per facilitare l’accesso alle informazioni culturali in modo autonomo, immediato e coinvolgente.

Soluzione

Tramite il programma EXPAND, CIM e Neosyn hanno unito competenze e know-how per sviluppare un assistente virtuale intelligente. Il Proof of Concept per Neosyn è nato con l’obiettivo di sviluppare un’infrastruttura backend robusta capace di supportare un assistente virtuale intelligente nel contesto delle visite museali. Un agente in grado di fornire informazioni dettagliate, rispondere a domande specifiche in real time e guidare i visitatori durante le visite attingendo le informazioni da una collezione di documenti oppure tramite una ricerca sul web. 

Impatto

Il progetto ha portato allo sviluppo di un sistema completo e funzionante, basato su un backend in Python con framework FastAPI, integrato con le API di OpenAI e predisposto per l’interfaccia con applicazioni mobili. L’assistente virtuale si è dimostrato altamente efficace nei test, raggiungendo un’accuratezza superiore al 98% nelle risposte. L’architettura garantisce elevata scalabilità, manutenibilità e semplicità di deployment sia in ambienti cloud che on-premise.
Dal punto di vista economico, l’adozione di servizi OpenAI ha permesso un’ottimizzazione significativa dei costi, assicurando prestazioni elevate con una gestione sostenibile e prevedibile delle risorse.

Finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU

Cliente

Neosyn

Settore

Servizi

Area tecnologica

Digital Factory

Tecnologie

Artificial Intelligence | Generative AI

Competenza in campo

Analisi di contesto e trasferimento tecnologico in ambito Gen-AI,  sviluppo di un Minimum Viable Product sfruttando OpenAI,  creazione e personalizzazione dell’agente GPT, addestramento e fine-tuning dell’archetipo, sperimentazione e analisi di performance dell’agente, sviluppo prototipale di back-end, sperimentazione e analisi di performance del sistema

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