Classificazione

Il modulo di classificazione di Askme AI permette di assegnare etichette a uno o più testi a partire da un catalogo costruito sui propri esempi. È pensato per casi d'uso come triage di ticket, routing di email, tagging di feedback, smistamento di richieste.

L'unica modalità esposta lato tenant è il catalogo similarity: definisci un insieme di esempi rappresentativi (con o senza etichette) e la piattaforma costruisce un indice vettoriale che restituisce, per ogni nuovo testo, l'etichetta più simile e i candidati top-N.

Quando usare la classificazione

• Triage automatico — assegna a ogni nuovo ticket una categoria (es. reclamo, richiesta_info, vendita, supporto)
• Suggerimenti per l'operatore — mostra i top-N candidati con punteggio di similarità, lasciando la decisione all'umano
• Routing — instrada conversazioni verso team o agenti diversi in base all'etichetta riconosciuta
• Etichettatura di backlog — applica una tassonomia a un archivio di testi storici

Per la classificazione "in linea" durante una chat, vedi il campo classification_intents di POST /chat — non richiede un catalogo dedicato.

Modalità di costruzione del catalogo

La voce di menu Servizi → Similarity apre il wizard di creazione del catalogo, che alterna due flussi:

Catalogo supervisionato

Per quando hai esempi già etichettati.

1. Carica un CSV con almeno le colonne text e label
2. (Opzionale) seleziona la lingua principale del catalogo
3. La piattaforma costruisce in background le rappresentazioni vettoriali e raggruppa gli esempi per etichetta
4. A ready il catalogo è pronto per essere interrogato

Indicato quando hai già una tassonomia definita e un dataset rappresentativo.

Catalogo non supervisionato

Per quando vuoi scoprire i temi in un insieme di testi.

1. Carica i testi senza etichette (CSV con colonna text)
2. La piattaforma esegue clustering automatico e propone label suggerite per ciascun cluster
3. Rivedi i cluster: rinominali, fondili, scartali; rifinisci le etichette
4. Conferma e pubblica

Indicato quando parti da zero o vuoi validare se la tua tassonomia copre davvero il dataset reale.

Stati del catalogo

Stato	Significato
queued	In coda di costruzione
building	In costruzione
ready	Pronto per interrogazioni
failed	Costruzione fallita (vedi error_message)
cancelled	Annullato manualmente

La build è asincrona ed è gestita da una coda dedicata. In caso di catalogo failed puoi rilanciare la build con il pulsante Ricostruisci dopo aver corretto la sorgente.

Limiti correnti

Vincolo	Valore
Coppie shuffle per build	massimo 100.000
Lingua	qualsiasi: l'embedding è multilingua
Numero cataloghi per tenant	dipende dal piano

Per build più grandi o per richiedere un upgrade, contatta il team IT di Askme.

Classifica un testo (top-N)

Aperto un catalogo ready, la pagina di dettaglio offre la modalità Classifica testo:

1. Incolla il testo da classificare (oppure più testi separati da riga)
2. Imposta top_n (default: 5) — quanti candidati vedere
3. Esegui

L'output è una lista ordinata di candidati con:

• label_path — etichetta del candidato
• similarity — score di similarità coseno (0.0 – 1.0)
• template_text — l'esempio di riferimento del catalogo
• Verdict — strong / medium / weak / none, calcolato in base alla similarità del primo candidato e al delta col secondo

Il verdict serve a decidere se applicare l'etichetta automaticamente (strong), suggerirla all'operatore (medium), oppure scartarla (weak/none).

Filtri lista cataloghi

La lista in Servizi → Similarity supporta filtri per:

• Stato (queued, building, ready, failed, cancelled) con badge colorati
• Modalità — supervisionato / non supervisionato (chip differenziati)
• Ricerca per nome/descrizione

Costo per classificazione

Ogni catalogo espone un costo per testo (in EUR) calcolato su base del modello di embedding usato e della dimensione media del template. Il valore è visibile nella card del catalogo e aggiornato dopo ogni build.

I costi cumulati delle chiamate di classificazione sono disponibili in Monitoraggio → Costi filtrando per operation_type = classification.

Refinement

Sui cataloghi non supervisionati puoi attivare il refinement delle etichette o dei template:

• Labels refined — i nomi dei cluster vengono affinati con un passaggio LLM
• Templates refined — vengono selezionati i template più rappresentativi per cluster
• Fully refined — entrambe le operazioni

Il refinement non rilancia la build ma aggiorna la presentazione del catalogo all'utente che lo interroga.

Eliminazione

Dalla lista cataloghi puoi eliminare un catalogo (anche in stato building: la cancellazione interrompe la build). I record di costo associati restano per il monitoraggio.