I GPT personalizzati (chiamati anche "GPT" o "Assistenti personalizzati") consentono a singoli utenti e team di creare versioni personalizzate di ChatGPT che incorporano istruzioni, file di riferimento, strumenti e flussi di lavoro. Sono facili da usare, ma presentano importanti limitazioni, rischi e scelte che è necessario conoscere prima di progettarne, pubblicarne o integrarne uno.
Che cos'è un GPT personalizzato?
I GPT personalizzati (spesso chiamati semplicemente "GPT" all'interno di ChatGPT) sono versioni personalizzate di ChatGPT che puoi creare senza scrivere codice. Combinano istruzioni di sistema, conoscenze specialistiche (file, URL, incorporamenti) e integrazioni di strumenti opzionali per comportarsi come un assistente specifico per un dominio, ad esempio un riassuntore legale, un partner di progettazione di prodotto, un coach per colloqui o un bot di helpdesk interno. OpenAI ha progettato l'esperienza di creazione dei GPT in modo che sia accessibile tramite un builder visivo: dici al builder cosa desideri e lui crea l'impalcatura dell'assistente, mentre una scheda "Configura" ti consente di aggiungere file, strumenti e protezioni.
Perché costruirne uno?
I GPT personalizzati consentono a team e singoli individui di:
- Acquisire flussi di lavoro ripetibili (inserimento di progetti, modelli di contenuto).
- Applicare le linee guida sul tono/marchio e le politiche di domande e risposte.
- Esporre le conoscenze proprietarie (caricare documenti e policy sui prodotti).
- Riduzione degli attriti: gli utenti interagiscono con un assistente esperto anziché ripetere le istruzioni a ogni sessione.
Di seguito illustrerò una guida pratica e professionale: creazione, configurazione e pubblicazione passo dopo passo, modelli di integrazione, test e governance.
Come posso creare passo dopo passo un GPT personalizzato?
Fase 1: Pianificare lo scopo e i vincoli dell'assistente
Stabilisci i compiti principali, gli utenti target e cosa l'assistente non deve mai fare (per motivi di sicurezza/conformità). Esempio: "Un riassuntore di contratti per operazioni legali che non fornisce mai consulenza legale e segnala le clausole ambigue". Chiarire questo aspetto in anticipo velocizza l'istruzione e i test.
Passaggio 2: aprire GPT Builder
Dalla barra laterale sinistra di ChatGPT vai a GPT → Crea (oppure visita chatgpt.com/gpts). Il builder in genere mostra una scheda "Crea" (authoring), una scheda "Configura" per metadati e risorse e una scheda "Anteprima" per i test in tempo reale.
Fase 3: definire le istruzioni del sistema e la persona
Nella scheda Configura fornisci istruzioni concise ma complete:
- Ruolo: cosa fa l'assistente is (ad esempio, "Riepilogo dei contratti per i team di approvvigionamento").
- Comportamento: tono, verbosità e vincoli (ad esempio, "Chiedere sempre l'ambito del documento prima di riassumere").
- Azioni proibite: cosa rifiutare (ad esempio, "Non creare consulenza legale; consiglia sempre un avvocato").
Queste istruzioni costituiscono la spina dorsale di un comportamento coerente.
Fase 4: Carica conoscenze ed esempi
Allega file di riferimento (PDF, documenti), FAQ e esempi di domande e risposte in modo che il GPT possa basare le risposte sui tuoi dati. Mantieni ogni file mirato e ben strutturato: documenti di grandi dimensioni e confusi possono compromettere le prestazioni. Le conoscenze caricate aiutano l'assistente a produrre risposte coerenti e concrete durante le sessioni (ma tieni presente le avvertenze sulla memoria discusse più avanti).
Passaggio 5: aggiungere azioni (collegare API o strumenti) se necessario
Se il tuo assistente ha bisogno di dati esterni (controlli dell'inventario, accesso al calendario, ricerche CRM), configura Azioni personalizzate (chiamati anche strumenti). Un'azione è una chiamata API web definita che l'assistente può effettuare durante una conversazione. Utilizzale per recuperare dati in tempo reale, eseguire transazioni o arricchire le risposte. Le azioni aumentano l'utilità, ma aumentano la complessità e i requisiti di sicurezza.
- plugin o API web richiamabili per dati in tempo reale (inventario, calendari).
- Azioni personalizzate tramite endpoint webhook (attivazione di build, invio di ticket).
- Esecuzione di codice o strumenti avanzati per calcoli matematici, analisi di file o ricerche nel database.
Fase 6: Selezionare i compromessi tra modello e prestazioni
OpenAI consente ai creatori di scegliere tra diversi modelli ChatGPT (inclusi vari modelli della famiglia GPT-5 e opzioni più compatte) per bilanciare costi, velocità e capacità. Scegli un modello in base alla complessità dell'attività: modelli più grandi per riepiloghi o ragionamenti più articolati; modelli più piccoli/economici per semplici domande e risposte. Supporto esteso per modelli GPT personalizzati: presta attenzione ai modelli che il tuo account può utilizzare.
Fase 7: Anteprima, test e iterazione
Utilizza la scheda Anteprima per simulare prompt utente reali. Testa casi limite, prompt avversari e percorsi di errore (ad esempio, dati mancanti o intenti utente ambigui). Ripeti istruzioni, file e azioni finché il comportamento non risulta affidabile.
Traccia:
- Accuratezza delle risposte (i fatti sono basati sui file caricati?)
- Tono e formato (produce risultati nella struttura prevista?)
- Risposte di sicurezza (si rifiuta o si intensifica quando viene richiesto di compiere azioni proibite?)
Passaggio 8: Pubblica, condividi o mantieni privato
Puoi pubblicare il tuo GPT su:
- Il catalogo privato della tua organizzazione (Team/Enterprise),
- Il GPT Store pubblico (se desideri una scoperta più ampia),
- Oppure mantenerlo privato solo per uso interno.
In caso di pubblicazione pubblica, attenersi alle regole di divulgazione: specificare se si utilizzano API esterne, se si raccolgono dati o se sono presenti limiti. Il GPT Store consente ai creatori di accedere a programmi di discovery e (in alcuni periodi) di revenue.
Quali API esterne puoi utilizzare per integrare un GPT personalizzato?
Esistono diversi modelli di integrazione e numerose API che puoi collegare a un GPT personalizzato (o a un'app che lo integra). Scegli in base alle funzionalità di cui hai bisogno: dati / azioni in tempo reale, recupero (RAG) / conoscenza, automazione / orchestrazione, o servizi specifici per app.
1) Plugin OpenAI / ChatGPT (OpenAPI + manifest) — per chiamate API avviate dal modello
Cos'è: un modo standardizzato per esporre la tua API REST a ChatGPT tramite un ai-plugin.json manifest + una specifica OpenAPI in modo che il modello possa chiamata i tuoi endpoint durante una conversazione. Utilizza questa opzione quando vuoi che il GPT recuperi informazioni in tempo reale o esegua azioni (prenotare un volo, interrogare l'inventario, eseguire una ricerca).
Quando utilizzarlo: si desidera che GPT richieda dati o esegua un'azione durante un turno di chat (il modello sceglie quale API chiamare). Esempi tipici: sistemi di ticketing, cataloghi di prodotti, motori di determinazione dei prezzi, endpoint di ricerca personalizzati.
PRO:
- Flusso naturale LLM→API (il modello sceglie e motiva quali chiamate effettuare).
- Utilizza OpenAPI, quindi si integra con gli strumenti API standard.
Contro: - Richiede la creazione di un'API sicura, di un manifesto e di flussi di autenticazione (OAuth o chiave API).
- Area di sicurezza: seguire le best practice per ottenere il minimo privilegio.
2) API OpenAI Assistants/Risposte e chiamata di funzioni
Cos'è: le funzionalità Assistenti/Risposte/Chiamata di funzioni di OpenAI consentono di creare assistenti all'interno della propria app, componendo a livello di codice istruzioni, strumenti e definizioni di funzioni. Utilizzate questa funzionalità quando la vostra applicazione necessita di un'orchestrazione deterministica: l'app chiama il modello, il modello restituisce una chiamata di funzione, l'app la esegue e voi fornite il risultato.
Quando utilizzarlo: hai bisogno di un controllo più rigoroso sul flusso di lavoro, vuoi mediare le chiamate degli strumenti nel tuo backend o vuoi integrare i modelli con le tue API esistenti durante la registrazione e la convalida di ogni chiamata esterna.
PRO:
- Controllo completo e convalida e verifica più semplici da applicare.
- Funziona bene con l'orchestrazione lato server e i controlli di sicurezza.
Contro: - La tua app deve implementare il livello di orchestrazione (più lavoro di sviluppo).
- per il controllo programmatico
3) API di recupero/RAG (DB vettoriali + servizi di incorporamento)
Cos'è: la generazione aumentata dal recupero (RAG) utilizza un motore di incorporamento + un database vettoriale per fornire contesto al modello. Scelte comuni: pigna, tessere, Chroma, Milvo — vengono utilizzati per indicizzare i PDF e i documenti e restituire al modello i passaggi più rilevanti al momento della richiesta. Questo è il modo standard per fornire ai GPT conoscenze affidabili e riservate su larga scala.
Quando utilizzarlo: è necessario utilizzare GPT per rispondere a grandi quantità di documenti interni, manuali di prodotto, contratti o per avere una "memoria" archiviata esternamente.
PRO:
- Riduce notevolmente le allucinazioni radicando le risposte.
- Adattabile a grandi corpora.
Contro: - Richiede ETL (chunking, embedding, indexing) e un livello di recupero.
- Considerazioni sulla latenza e sui costi per set di dati molto grandi.
- per mettere a terra i GPT nei tuoi documenti
4) Piattaforme senza codice/automazione (Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
Cos'è: utilizza piattaforme di automazione per connettere ChatGPT (o il tuo backend che richiama ChatGPT) con centinaia di API di terze parti (Fogli, Slack, CRM, email). Questi servizi ti consentono di attivare flussi di lavoro (ad esempio: sul risultato di una chat, chiamare uno Zap che pubblica su Slack, aggiorna Fogli Google o crea un problema su GitHub).
Quando utilizzarlo: si desiderano integrazioni a basso sforzo, prototipi rapidi o per connettere più endpoint SaaS senza dover creare codice di colla.
PRO:
- Veloce da cablare; non necessita di un pesante backend.
- Ideale per automazioni e notifiche interne.
Contro: - Meno flessibili e talvolta più lenti dei backend personalizzati.
- È necessario gestire attentamente le credenziali e la residenza dei dati.
5) API e webhook specifici per app (Slack, GitHub, Google Workspace, CRM)
Cos'è: Molte integrazioni di prodotto sono semplicemente le API della piattaforma che già conosci: API Slack per le conversazioni, API GitHub per problemi/PR, API Fogli Google, API Salesforce, API del calendario, ecc. Un GPT o il tuo livello di orchestrazione può chiamare queste API direttamente (o tramite plugin/zap) per leggere/scrivere dati. Esempio: un GPT che classifica i problemi e apre le PR tramite l'API GitHub.
Quando utilizzarlo: è necessario che l'assistente interagisca con un SaaS specifico (pubblicare messaggi, aprire ticket, leggere record).
PRO:
- Capacità diretta di agire con i propri strumenti.
Contro: - Ogni integrazione esterna aumenta i requisiti di autenticazione e sicurezza.
6) Librerie di middleware/orchestrazione e framework di agenti (LangChain, Semantic Kernel, LangGraph, ecc.)
Cos'è: Librerie che semplificano la creazione di app LLM fornendo connettori a database vettoriali, strumenti e API. Aiutano a strutturare i prompt, gestire il recupero, concatenare le chiamate e fornire osservabilità. LangChain (e framework correlati) sono comunemente utilizzati per connettere modelli ad API esterne e pipeline RAG.
Quando utilizzarlo: stai creando un'app di produzione, hai bisogno di componenti riutilizzabili o vuoi gestire l'utilizzo degli strumenti, i nuovi tentativi e la memorizzazione nella cache in un unico posto.
PRO:
- Accelera lo sviluppo; numerosi connettori integrati.
Contro: - Aggiunge un livello di dipendenza che è necessario gestire.
Modelli di integrazione suggeriti (ricette veloci)
- Plugin-first (ideale per flussi di lavoro basati su modelli): Implementa un'API REST sicura → pubblica le specifiche OpenAPI + ai-plugin.json → consenti a GPT (abilitato per i plugin) di richiamarla durante le chat. Ideale per ricerche e azioni sui prodotti.
- Orchestrato dall'app (ideale per un controllo rigoroso): La tua app raccoglie l'input dell'utente → richiama l'API OpenAI Assistants/Responses con definizioni di strumenti/funzioni → se il modello richiede una funzione, la tua app la convalida e la esegue rispetto alle tue API interne (o richiama altri servizi) e restituisce i risultati al modello. Ottimo per la verificabilità e la sicurezza.
- Supportato da RAG (ideale per GPT ad alta intensità di conoscenza): Indicizza i documenti in un database vettoriale (Pinecone/Weaviate/Chroma) → quando l'utente chiede, recupera i passaggi principali → passa il testo recuperato al modello come contesto (o usa un plugin di recupero) per mettere a terra le risposte.
- Ponte di automazione (ideale per incollare SaaS): Utilizza Zapier / Make / n8n per collegare gli output GPT alle API SaaS (pubblica su Slack, crea ticket, aggiungi righe). Ideale per integrazioni non adatte agli ingegneri e automazioni rapide.
Come posso progettare chiamate di strumenti sicure?
- Utilizzare credenziali con privilegi minimi (di sola lettura ove possibile).
- Convalidare tutte le risposte esterne prima di affidarsi a loro per decisioni critiche.
- Limita e monitora l'utilizzo degli strumenti e registra le chiamate API per l'audit.
GPT vs plugin: Un GPT personalizzato è un assistente configurato all'interno di ChatGPT (non è richiesta alcuna codifica), mentre un plugin è un'integrazione che consente a ChatGPT di richiamare API esterne. È possibile combinare entrambi: un GPT con istruzioni integrate + hook di plugin allegati per recuperare dati in tempo reale o eseguire azioni.
Come dovrei testare, misurare e gestire un GPT distribuito?
Quali test dovrei eseguire prima del lancio?
- Test funzionali: i risultati corrispondono alle aspettative in 50-100 prompt rappresentativi?
- Prove di stress: fornire input contraddittori o malformati per verificare le modalità di errore.
- Test sulla privacy: assicurarsi che l'assistente non divulghi frammenti di documenti interni a utenti non autorizzati.
Quali parametri sono importanti?
- Accuratezza/precisione rispetto a un insieme etichettato.
- Tasso di successo rapido (percentuale di query che hanno restituito output fruibile).
- Tasso di escalation (con quale frequenza falliva e richiedeva il passaggio di consegne da parte di un essere umano).
- Soddisfazione dell'utente tramite brevi richieste di valutazione in chat.
Come mantenere la governance?
- Mantenere un registro delle modifiche per le modifiche alle istruzioni e gli aggiornamenti dei file.
- Utilizzare l'accesso basato sui ruoli per modificare/pubblicare i GPT.
- Pianificare un nuovo audit periodico per verificare la sensibilità dei dati e l'allineamento delle policy.
Limitazioni importanti e insidie che devi conoscere
- I GPT personalizzati possono richiamare le API durante una sessione (tramite plugin/azioni), ma ci sono delle limitazioni nell'inserimento dei dati in un GPT personalizzato "a riposo". In pratica, questo significa che è possibile avere chiamate avviate da GPT (plugin o funzioni) oppure che la tua app può richiamare il modello tramite l'API, ma in genere non è possibile inviare dati in modo asincrono a un'istanza GPT personalizzata ospitata, ad esempio attivando webhook esterni che GPT utilizzerà automaticamente in seguito. Consulta la documentazione del prodotto e i thread della community per informazioni aggiornate.
- Sicurezza e privacy: I plugin e le integrazioni API aumentano la superficie di attacco (flussi OAuth, rischio di esfiltrazione dei dati). Considerate gli endpoint dei plugin e gli strumenti di terze parti come non attendibili fino alla convalida e seguite l'autenticazione con privilegi minimi e la registrazione. Report e audit di settore hanno evidenziato rischi per la sicurezza dei plugin; affrontate questa situazione con serietà.
- Latenza e costi: Le chiamate API live e il recupero aggiungono latenza e token (se si include il testo recuperato nei prompt). Progettare per la memorizzazione nella cache e limitare l'ambito del contesto recuperato.
- Governance: per i GPT interni, controllare chi può aggiungere plugin, quali API possono essere richiamate e gestire un processo di approvazione/audit.
Come posso ottimizzare i prompt, ridurre le allucinazioni e migliorare l'affidabilità?
Tecniche pratiche
- Ancorare le risposte alle fonti: chiedere al GPT di citare il nome del documento e il numero del paragrafo quando si estraggono informazioni dai file caricati.
- Richiede un ragionamento graduale: per decisioni complesse, chiedi una breve catena di pensiero o passaggi numerati (poi riepiloga).
- Utilizzare i passaggi di verifica: dopo che il GPT ha risposto, istruiscilo a eseguire una breve verifica sui file allegati e a restituire un punteggio di affidabilità.
- Limitare l'inventiva: aggiungi un'istruzione del tipo "Se l'assistente non è sicuro, rispondi: 'Non ho abbastanza informazioni, carica X o chiedi a Y'".
Utilizzare test automatizzati e cicli di revisione umana
- Creare un piccolo corpus di "golden prompt" e output previsti da eseguire dopo ogni modifica delle istruzioni.
- Utilizzare un approccio human-in-the-loop (HITL) per le query ad alto rischio durante la fase iniziale di implementazione.
Raccomandazioni finali
Se stai appena iniziando, scegli un caso d'uso specifico (ad esempio, assistente interno per l'onboarding o revisore del codice) e ripeti rapidamente utilizzando il flusso di creazione conversazionale di GPT Builder. Mantieni le fonti di conoscenza concise e con controllo delle versioni, crea una piccola suite di test e applica autorizzazioni rigorose. Tieni presente l'attuale limitazione di memoria per i GPT personalizzati: utilizza Progetti e riferimenti caricati per garantire continuità fino all'evoluzione delle opzioni di memoria persistente.
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