La vostra conoscenza aziendale, interrogabile in pochi secondi.
Per aziende con un sapere chiuso in documenti, ticket, wiki e database. Costruiamo sistemi RAG che rispondono con precisione, citano la fonte, sanno dire «non lo so» e reggono anche alle tre di notte.
Colleghiamo un modello di IA ai vostri documenti, così risponde dalle vostre procedure, dai vostri listini e dai vostri manuali invece che da ciò che ha imparato durante l’addestramento. Ogni risposta cita la fonte. Quando i dati non coprono una domanda lo dice, invece di tirare a indovinare. Serve a chi ha molto sapere scritto e poco tempo.
Aggiornato novembre 2026
La maggior parte dei sistemi RAG non fallisce per colpa del modello, ma per colpa della ricerca.
Lo schema del fallimento è sempre lo stesso: qualcuno spezza i documenti in blocchi a caso, li mette in un database vettoriale e si chiede perché il sistema inventa o non trova risposte ovvie. Il modello va bene. È la ricerca a essere rotta. Noi partiamo da lì.
Progettiamo la ricerca in modo ibrido, per parole e per significato, con riscrittura delle domande e riordino dei risultati, perché ogni singola strategia ha i suoi punti ciechi. Poi costruiamo il banco di prova prima dei prompt: coppie di domande e risposte verificate che ci dicono in modo oggettivo se il sistema migliora o peggiora a ogni modifica.
Costruiamo anche gli strumenti per gestirlo nel tempo: controllo che l’indice non si degradi, aggiornamento dei documenti, costo per domanda. Un sistema che funzionava il primo giorno e peggiora in silenzio entro il terzo mese non è un sistema funzionante: è un rischio che non avete ancora scoperto.
Che cosa sviluppiamo.
Ricerca ibrida
Ricerca per parole chiave e per significato, con riscrittura delle domande, riordino dei risultati e filtri sui metadati, tarata sulla precisione che vi serve.
Banco di prova
Da alcune centinaia a qualche migliaio di domande con risposta verificata: fatti, rifiuti fuori ambito, ragionamenti su più documenti, correttezza delle citazioni. Test a ogni modifica.
Acquisizione dei documenti
PDF, Word, HTML, Notion, Confluence, Google Docs, Slack e Jira. Suddivisione per significato, estrazione dei metadati e aggiornamento programmato.
Citazioni e fonti
Ogni risposta mostra i passaggi esatti da cui attinge, con titolo del documento e pagina. Nessuna risposta a scatola chiusa.
Permessi rispettati
Permessi per utente e per ruolo applicati al momento della ricerca: chi lavora in magazzino non legge i documenti delle risorse umane, un consulente esterno non vede i dati finanziari.
Controllo del degrado
Verifiche continue di richiamo e precisione sul banco di prova, con un avviso quando un nuovo lotto di documenti o un cambio di modello peggiora i risultati.
Tre modi per far conoscere la vostra azienda a un’IA.
Il fine-tuning è il più proposto ed è quasi sempre la prima mossa sbagliata. Ecco perché.
| Solo prompt | Fine-tuning | RAG | |
|---|---|---|---|
| Aggiornare un’informazione | Riscrivere il prompt | Riaddestrare il modello | Modificare il documento |
| Costo per restare aggiornati | Basso ma manuale | Alto: a ogni modifica | Basso: legge i documenti attuali |
| Cita la fonte | No | No | Sì |
| Gestisce molti documenti | No: limite di contesto | In parte | Sì, è il suo scopo |
| Adatto per | Pochi fatti che non cambiano | Tono e formato, non fatti | Tutto ciò che cambia |
A che cosa serve davvero.
Gran parte del volume di assistenza sono le stesse venti domande. Risposte prese dalle vostre condizioni reali, non inventate.
Le persone appena arrivate che chiedono che cosa c’è in un documento di processo che nessuno trova.
Ogni risposta indica il paragrafo da cui proviene, così una persona può controllarla in pochi secondi.
Dove funziona meglio.
Assistenza clienti
Risposte su condizioni, resi, garanzie di prodotto e procedure, prese dai documenti ufficiali e con il link alla fonte.
Helpdesk interno
Procedure, regolamenti, manuali tecnici: il personale trova la risposta senza interrompere il collega che sa tutto.
Documentazione tecnica e commerciale
Schede prodotto, capitolati, manuali d’uso. Utile a chi vende e a chi assiste, quando il catalogo è troppo grande per ricordarlo.
Non fa per voi se le risposte non sono scritte da nessuna parte
Un sistema RAG risponde da ciò che esiste. Se il sapere sta nella testa di due persone, o se i documenti si contraddicono, il primo lavoro è scriverli e metterli in ordine. Ve lo diciamo prima di iniziare.
Come lo costruiamo.
Analisi dei documenti
Formato, qualità, aggiornamento, volume e regole di accesso. Individuiamo le domande più frequenti che gli utenti faranno e costruiamo da lì il banco di prova.
Suddivisione e indicizzazione
Proviamo più strategie di suddivisione dei documenti e misuriamo i risultati sul banco di prova prima di sceglierne una. È una decisione basata sui dati, non a sensazione.
Ricerca
Modello di embedding, database vettoriale, ricerca per parole, riordino, filtri e riscrittura delle domande. Misuriamo i risultati a ogni livello.
Risposte e citazioni
Prompt, formato delle citazioni, comportamento di rifiuto e gestione delle domande fuori ambito. Prima del lancio cerchiamo deliberatamente i casi in cui il sistema inventa.
Monitoraggio e messa a punto
Registro delle domande, controllo della pertinenza e dei costi. Lo miglioriamo ogni settimana partendo dagli errori registrati e dalle segnalazioni degli utenti.
Sistemi RAG e basi di conoscenza
7 domande con risposta. Ne avete un’altra? Scriveteci.
Con un banco di prova di domande e risposte verificate, costruito prima di sviluppare. A ogni modifica misuriamo se il sistema trova i passaggi giusti, se la risposta è fedele alla fonte e se la citazione è corretta. I risultati sono in un cruscotto dal primo giorno.
Sette categorie. Quarantacinque servizi.
Raccontateci il progetto, com’è davvero.
Scriveteci cosa vi serve e dove siete bloccati. Vi rispondiamo entro un giorno lavorativo con domande vere, e se il progetto dovrebbe essere più piccolo di come lo immaginate ve lo diremo.