{"id":28715,"date":"2025-12-30T15:23:21","date_gmt":"2025-12-30T15:23:21","guid":{"rendered":"https:\/\/purethemes.net\/?p=28715"},"modified":"2026-01-30T22:49:38","modified_gmt":"2026-01-30T22:49:38","slug":"come-addestrare-chatbot-ai-su-wordpress","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/purethemes.net\/it\/come-addestrare-chatbot-ai-su-wordpress\/","title":{"rendered":"Come addestrare un chatbot AI sulla knowledge base di WordPress: caso studio reale"},"content":{"rendered":"
Avevamo un problema. Il nostro tema WordPress Listeo ha 130 articoli di documentazione<\/strong> e i clienti continuavano ad aprire ticket di supporto con domande a cui era gi\u00e0 stata data risposta nella documentazione. Suona familiare?<\/p>\n\n\n\n Che tu stia gestendo un\u2019azienda SaaS con una base di conoscenza WordPress<\/strong>, un negozio WooCommerce con FAQ sui prodotti, un sito in abbonamento con un help center o che stia vendendo prodotti digitali con guide di configurazione, probabilmente hai vissuto la stessa situazione. La tua documentazione<\/strong> contiene le risposte. Gli utenti semplicemente non riescono (o non vogliono) trovarle.<\/p>\n\n\n\n Cos\u00ec abbiamo addestrato un chatbot AI sulla nostra knowledge base WordPress<\/strong> per gestire automaticamente il supporto clienti<\/strong>. Dopo 30 giorni<\/strong>: 482 conversazioni<\/strong>, 4.670 messaggi<\/strong> e un calo significativo dei ticket di supporto ripetitivi.<\/p>\n\n\n\n Questo caso di studio mostra come abbiamo configurato un assistente AI basato su RAG per la documentazione WordPress<\/strong>, quali domande ha gestito e come puoi fare lo stesso per qualsiasi knowledge base basata su WordPress<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Abbiamo utilizzato AI Chat & Search Pro<\/a>, il nostro chatbot sviluppato da zero pensando agli utenti WordPress. Funziona su qualsiasi sito WordPress.<\/p>\n\n\n\n Listeo \u00e8 un tema WordPress per directory e marketplace ricco di funzionalit\u00e0: sistemi di prenotazione, gateway di pagamento, campi personalizzati, integrazione con Elementor, supporto per Dokan. Abbiamo documentato tutto in 130 articoli della knowledge base<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Ma i clienti non cercano nella documentazione. Vogliono risposte immediata. \u00c8 qui che entra in gioco un chatbot della knowledge base basato sull\u2019AI<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Ma ecco il punto: i clienti non leggono la documentazione. O, pi\u00f9 precisamente, non vogliono cercare nella documentazione. Vogliono risposte subito.<\/p>\n\n\n\n Questo non \u00e8 esclusivo dei temi WordPress. Se esegui:<\/p>\n\n\n\n \u2026probabilmente ti stai confrontando con lo stesso problema. La documentazione esiste. Nessuno la legge.<\/strong> \ud83d\ude05<\/p>\n\n\n\n Vuoi provarlo tu stesso?<\/strong> Provalo nella nostra documentazione qui \u2192<\/a><\/p>\n\n\n\n Prima del chatbot, il nostro tipico flusso di supporto era cos\u00ec:<\/p>\n\n\n\n In pratica facevamo da motori di ricerca umani. Non \u00e8 un buon utilizzo del tempo di nessuno.<\/p>\n\n\n\n Ecco la parte che ci ha sorpreso di pi\u00f9: configurare il chatbot ha richiesto circa 10 minuti<\/strong>. Non ore. Non giorni. Dieci minuti. Ecco una rapida panoramica, ma se hai bisogno puoi consultare la guida completa passo passo qui<\/a>:<\/p>\n\n\n\n Abbiamo utilizzato il nostro plugin AI Chat & Search Pro (s\u00ec, usiamo noi stessi i nostri prodotti), ma il processo \u00e8 simile per qualsiasi chatbot WordPress basato su RAG:<\/p>\n\n\n\n Abbiamo scelto il modello Gemini 3 Flash<\/strong> \u2013 \u00e8 veloce e offre una comprensione del contesto eccellente a basso costo. Puoi anche usare GPT se preferisci. La configurazione della chiave API richiede circa 1 minuto.<\/p>\n\n\n\n AI Chat & Search gestisce i custom post type<\/strong>, quindi se il tuo sito web\/base di conoscenza utilizza CPT, nessun problema.<\/p>\n\n\n\n AI Chat & Search handles custom post types<\/strong>, so if your website\/knowledge base use CPT – no problems.<\/p>\n\n\n\n Il plugin ha elaborato tutti i 130 articoli in meno di 5 minuti. Ha creato gli embedding per ogni contenuto, archiviando tutto nel database MySQL locale.<\/p>\n\n\n\n Qui \u00e8 dove indichi all\u2019AI come comportarsi. Abbiamo aggiunto contesto su Listeo, terminologia comune e istruzioni come:<\/p>\n\n\n\n Questo \u00e8 tutto.<\/strong> Il chatbot era online e rispondeva alle domande basandosi sui contenuti reali della documentazione.<\/p>\n\n\n\n Inoltre<\/strong>, abbiamo aggiunto questa semplice regola per il LLM per migliorare la corrispondenza semantica quando l\u2019utente fa una richiesta in una lingua diversa dall\u2019inglese:<\/p>\n\n\n\n L'IA traduce la query per adattarla alla lingua della nostra KB, cerca nel database vettoriale, quindi risponde nella lingua originale dell\u2019utente. Migliore similarit\u00e0 semantica, nessuna necessit\u00e0 di mantenere documenti tradotti.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Dopo una settimana avevamo dati solidi da analizzare. Ecco i numeri grezzi:<\/p>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\nPerch\u00e9 Avevamo Bisogno di un Assistente AI per la Nostra Documentazione WordPress<\/h2>\n\n\n\n
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<\/a><\/figure>\n\n\n\n\n
Il processo di configurazione in 10 minuti<\/h2>\n\n\n\n
Passaggio 1: Installa il plugin e aggiungi una chiave API<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Scarica AI Chat & Search \u2192<\/a><\/h4>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\nPassaggio 2: Seleziona i contenuti su cui effettuare il training<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\nPassaggio 3: fai clic su \u201cAvvia training\u201d<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Passaggio 4: Configura il prompt di sistema<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
You are a helpful support assistant for Listeo WordPress theme.\nFocus on answering questions about theme features, settings, and troubleshooting.\nIf you can't find the answer in the documentation, suggest the user contact support.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\nCRITICAL RULE when searching:\n- If user question is NOT in English \u2192 translate query to English before searching\n- If user question IS in English \u2192 use as-is (add keywords if needed)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\nReal Results: 30 Days of Data<\/h2>\n\n\n\n