{"id":24078,"date":"2026-04-21T23:17:27","date_gmt":"2026-04-21T21:17:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/creare-un-agente-ai-per-il-turismo\/"},"modified":"2026-04-21T23:17:27","modified_gmt":"2026-04-21T21:17:27","slug":"creare-un-agente-ai-per-il-turismo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/creare-un-agente-ai-per-il-turismo\/","title":{"rendered":"Creare un agente AI per il turismo"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Nel corso di questa guida, abbiamo imparato molto sugli <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/531726\/large-language-model-guida-alla-scelta\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LLM<\/a>, sulla libreria <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/537081\/langchain-il-framework-per-le-applicazioni-di-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Langchain<\/a> ma soprattutto su due architetture fondanti in questo periodo storico ovvero <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/561603\/rag-dalla-progettazione-al-deployment\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">RAG<\/a> e <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/566697\/agenti-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">agenti AI<\/a>.<\/p>\n<p>E&#8217; arrivato il momento di creare un esempio un po&#8217; riassuntivo, non troppo complesso ma che metta al lavoro tutti i muscoli che abbiamo allenato sinora.<\/p>\n<h2 id=\"il-nostro-progetto\">Il nostro progetto<\/h2>\n<p>Il nostro scopo \u00e8 realizzare un <strong>agente di supporto a servizi turistici a Roma<\/strong> che permetta di ottenere informazioni sulla storia ed il meteo della Citt\u00e0 Eterna. Parlando di un agente, <strong>incapsuleremo le funzionalit\u00e0 in tool<\/strong> che questo imparer\u00e0 ad utilizzare al momento giusto. L&#8217;agente sar\u00e0 specializzato in modo esclusivo, pertanto non dovr\u00e0 rispondere a tematiche che non riguardino gli argomenti che abbiamo citato: un po&#8217; quello che deve saper fare ogni agente progettato per supportare uno specifico servizio (aiuto in linea, <em>customer care<\/em>, etc.).<\/p>\n<p>I tool che prospettiamo per l&#8217;agente si occupano di:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>ricerca di informazioni su monumenti di Roma<\/strong>. Il progetto ha una <strong>RAG<\/strong> a disposizione in cui vengono archiviate informazioni riguardanti la citt\u00e0 ed i suoi monumenti. Come possiamo immaginare, non investiremo grandi energie sulla ricerca di documenti essendo noi interessati per lo pi\u00f9 all&#8217;architettura dell&#8217;applicazione. Prenderemo per\u00f2 spunto dalla <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/564874\/implementazione-di-una-rag\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">RAG di esempio<\/a> creata in una lezione precedente che sfrutteremo come base da espandere;<\/li>\n<li><strong>recupero di informazioni meteo<\/strong> dal servizio <a href=\"https:\/\/open-meteo.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"_nofollow noopener\">Open-Meteo<\/a> che, tramite API, offre informazioni meteo gratuitamente. In questo caso, implementiamo un meccanismo molto comune che \u00e8 quello del <strong>tool capace di accedere a servizi on line<\/strong>, il che rende l&#8217;agente potenzialmente in grado ad interagire con qualsiasi tipo di funzionalit\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"preparazione-della-rag\">Preparazione della RAG<\/h2>\n<p>Per prima cosa procediamo alla preparazione della RAG. Includeremo pochi documenti Wikipedia in un <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/564479\/database-vettoriali-il-ruolo-nelle-rag\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">database vettoriale<\/a> &#8211; cosa che abbiamo gi\u00e0 imparato a fare &#8211; per averlo a disposizione del nostro agente.<\/p>\n<p>Questo il codice:<\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">from langchain_community.document_loaders import WikipediaLoader\nfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter\nfrom langchain_openai import OpenAIEmbeddings\nfrom langchain_chroma import Chroma\n# gli argomenti che vogliamo scaricare da Wikipedia\nargomenti = [\"Roma\", \"Basilica di San Pietro\", \"Colosseo\"]\n# struttura dati che accoglier\u00e0 i documenti\ndocumenti = []\n# per ogni argomento procederemo allo scarico\nfor a in argomenti:\n    try:\n      print(f\"Scaricamento in corso per: {a}...\")\n      loader = WikipediaLoader(query=a, lang=\"it\", load_max_docs=1)\n      documenti.extend(loader.load())\n    except:\n      print(f\"Errore di scaricamento per: {a}...\")\n# i documenti vengono processati\nsplitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)\nchunks = splitter.split_documents(documenti)\nembeddings = OpenAIEmbeddings(model=\"text-embedding-3-small\", api_key=api_key)\n# viene compilato un database vettoriale in modalit\u00e0 persistente\ndb = Chroma.from_documents(chunks, persist_directory=\".\/chroma_db\", embedding=embeddings)<\/code><\/pre>\n<p>Procediamo sulla falsa riga di quanto visto nella guida in precedenza. L&#8217;unica differenza \u00e8 che creiamo una lista di argomenti che saranno tutti i <em>topic<\/em> ricercati in Wikipedia.<\/p>\n<p>Il ciclo eseguir\u00e0 gli scaricamenti per poi procedere al loro processamento mediante <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/562712\/text-splitting-al-lavoro\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">text splitting<\/a> e <a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/563210\/embedding-vettorizzazione-numerica-di-contenuti\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">embedding<\/a>.<\/p>\n<p>Al termine avremo un database pronto al lavoro salvato in maniera persistente. Quello che ci attende ora \u00e8 la creazione dell&#8217;agente che conterr\u00e0 i tool di cui uno incaricato di utilizzare proprio questo database.<\/p>\n<p>Ricordiamo che questa fase, l&#8217;allestimento della RAG, va eseguito solo la prima volta al fine di istruire il database vettoriale. L&#8217;agente vero e proprio non dovr\u00e0 mai ripeterla ma solo usare il database pronto.<\/p>\n<p>Inoltre, gli stessi tool non dovranno rileggere il database ad ogni esecuzione ma lo troveranno gi\u00e0 collegato in memoria in modo da utilizzarlo solo al momento di svolgere una query per fornire un contesto di lavoro al modello di Intelligenza Artificiale.<\/p>\n<h2 id=\"qualche-prova-sul-database\">Qualche prova sul database<\/h2>\n<p>Prima di mettere al lavoro il database in un agente potremo fare alcune prove come:<\/p>\n<ul>\n<li>\n                il <strong>conteggio dei chunk<\/strong>, il numero di frammenti in cui i documenti sono stati spezzettati:<\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">numero_frammenti = db._collection.count()\nprint(f\"Numero di chunks presenti nel DB: {numero_frammenti}\")<\/code><\/pre>\n<p>                Nel nostro caso questa operazione ne restituir\u00e0 76. Questa verifica \u00e8 importante per vedere se il database \u00e8 stato allestito correttamente e se le operazioni di text splitting e embedding sono state completate;\n            <\/p>\n<\/li>\n<li>la <strong>ricerca nel database<\/strong> che rappresenta la verifica sulla qualit\u00e0 dei contenuti mediante una query come <code>db.similarity_search(\"chi ha fondato Roma?\", k=2)<\/code> che eseguir\u00e0 un&#8217;interrogazione chiedendo al massimo due documenti (tramite il parametro <code>k<\/code> impostabile a piacere). Il risultato sar\u00e0 una lista di documenti dei quali sar\u00e0 interessante verificare non solo i contenuti ma anche gli URL di origine. Questa prova sar\u00e0 utile anche per capire se il <code>WikipediaLoader<\/code> abbia individuato gli indirizzi migliori in base agli argomenti forniti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Chiariti questi aspetti possiamo passare a scrivere il codice dell&#8217;agente che abbiamo progettato.<\/p>\n<div id=\"tagmailerContainer\">\n<p>Se vuoi aggiornamenti su <em>Creare un agente AI per il turismo<\/em> inserisci la tua email nel box qui sotto:<\/p>\n<\/div><\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/www.html.it\/pag\/568402\/creare-un-agente-ai-per-il-turismo\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nel corso di questa guida, abbiamo imparato molto sugli LLM, sulla libreria Langchain ma soprattutto su due architetture fondanti in questo periodo storico ovvero RAG e agenti AI. E&#8217; arrivato il momento di creare un esempio un po&#8217; riassuntivo, non troppo complesso ma che metta al lavoro tutti i muscoli che abbiamo allenato sinora. 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