🎓 Chatbot per l'Unisalento

Basato su Retrieval-Augmented Generation (RAG)

📌 Obiettivo del progetto

Il sistema sviluppato fornisce assistenza informativa agli studenti universitari tramite un agente conversazionale intelligente. L’utente può porre domande su scadenze, moduli, regolamenti e ricevere risposte mirate e aggiornate, grazie all'integrazione tra modelli linguistici e documenti ufficiali del sito unisalento.it.

🔍 Approccio RAG: combina la potenza dei LLM con documenti istituzionali recuperati tramite crawling automatico.

🧠 Tecnologie Utilizzate

🧩 Architettura dei microservizi

Il sistema è suddiviso in tre microservizi principali:

Architettura generale del sistema
Figura 1 – Architettura generale del sistema, composta da tre microservizi collegati tra loro.

📚 Repository GitHub

📈 Galleria

Pipeline interna del RAG
Figura 2 – Pipeline interna del modulo RAG: recupero del contesto, generazione della risposta e restituzione al frontend.
Pipeline di ingestion dei dati testuali
Figura 3 – Pipeline di ingestion: dal crawling web alla generazione degli embedding testuali.
Caso d'uso - Domanda scadenze laurea
Figura 4 – Caso d'uso: richiesta sulle scadenze per la laurea tramite chatbot.
Grafico di valutazione risposte LLM
Figura 5 – Grafico riassuntivo della valutazione qualitativa delle risposte LLM.
Diagramma di sequenza generazione risposta RAG
Figura 6 – Diagramma di sequenza della generazione di una risposta da parte del sistema RAG.