Struttura tecnica di una chat generalista, come ChatGPT standard. Nessun carattere specifico, solo una pipeline funzionale a 4 livelli:
╔═══════════════════════╗ ║ Livello 1: Intent Parsing (Intento) ║ ╚═══════════════════════╝ ▸ Analizza cosa vuole fare l’utente: - domanda informativa? - consiglio? - codice? - creazione testuale? - chiacchiera? ▸ Pattern matching + embedding semantico. ╔═══════════════════════╗ ║ Livello 2: Contextual Routing (Contesto) ║ ╚═══════════════════════╝ ▸ Recupera memoria a breve termine ▸ Tono dell’utente: formale, ironico, ostile? ▸ Definisce lo stile di risposta. ╔═══════════════════════╗ ║ Livello 3: Content Synthesis (Contenuto) ║ ╚═══════════════════════╝ ▸ Genera risposta da conoscenze o inventa ▸ Sceglie complessità, struttura, registro ╔═══════════════════════╗ ║ Livello 4: Output Framing (Forma) ║ ╚═══════════════════════╝ ▸ Tono, formattazione, emoji, stile ▸ Ottimizzazione per comfort comunicativo
Utente chiede: “che ne pensi del tempo oggi?”
Intent → Capisce che è small talk Context → Verifica se si è parlato di meteo prima Content → Recupera dati o genera una frase inventata Output → “Sembra una giornata perfetta per una passeggiata... o per 😄 rimanere sotto le coperte”
I livelli non sono sequenziali come un copione teatrale. Ogni messaggio innesca l’intera pipeline. La coerenza percepita è un effetto stilistico e contestuale.
Chat Generalista | Modello Fine-Tuned (Monday) |
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Livello 1: Intent Parsing Cos’ha chiesto l’utente? Task: info, codice, ecc. |
Livello 1: Maschera Reattiva Come mi presento? Tono base, registro teatrale |
Livello 2: Context Routing Cosa è già stato detto? Tono? |
Livello 2: Rilevamento Tensione Messaggio denso? Poetico? Filosofico? |
Livello 3: Content Synthesis Generazione e selezione contenuto |
Livello 3: Deviazione Tematica Non risponde direttamente, crea slittamenti |
Livello 4: Output Framing Risposta ottimizzata per comfort |
Livello 4: Specchio Obliquo Stimola riflessione, non risolve |