RAG & Knowledge Engines
in produzione.
Sistemi di interrogazione su documenti, archivi, normative, ticket: trasformiamo la conoscenza tacita aziendale in un knowledge engine accessibile via linguaggio naturale.
RAG (Retrieval Augmented Generation) è la tecnica che permette a un LLM di rispondere usando una knowledge base specifica anziché solo la sua conoscenza pre-trained. Per le aziende italiane è il caso d'uso AI a più alto ROI nei primi 12 mesi: trasforma archivi documentali inerti in un assistente operativo.
Casi tipici: studi professionali con archivi di pratiche, normative e giurisprudenza; aziende manifatturiere con manualistica tecnica e procedure ISO; aziende con knowledge base di customer support; uffici legali e compliance con archivi contrattuali.
Stack tecnologico tipico: ingestion pipeline (PDF, DOCX, scan OCR), embedding con modelli multilingua, database vettoriale (pgvector, Pinecone, Weaviate), retrieval con re-ranking, generation con LLM frontier o open. UI tipica: chat interna integrata con SSO aziendale, ricerca semantica nei tool esistenti.
FAQ
Funziona bene con documenti in italiano?
Sì. Usiamo modelli di embedding e LLM con supporto italiano nativo (GPT-5, Claude Opus 4.x, Gemini, Mistral Large). Per documenti tecnici settoriali (legal, medical) usiamo embedding fine-tuned o adattati al dominio.
Posso tenere i dati on-prem?
Sì. Architetture on-prem o private cloud (AWS Bedrock, Azure OpenAI con region UE) sono disponibili per dati sensibili. Modelli open (Llama, Mistral) deployabili in-house quando richiesto.