Tecnologia
Qui sotto c'è un modello funzionante del sistema che costruiamo per i clienti. Ogni punto è un frammento della documentazione di questa azienda, collocato in base al significato. Fai una domanda e guarda la ricerca: la domanda diventa un vettore, i frammenti più vicini vengono trovati e ordinati, e un modello linguistico che gira sui nostri server scrive la risposta a partire da essi.
/01 RAG
I documenti vengono divisi in frammenti brevi: contratti, manuali, politiche, schede prodotto, email. Il testo viene estratto da PDF, Word e scansioni, con OCR quando serve.
Un modello di embedding trasforma ogni frammento in un vettore. I frammenti con significato simile finiscono vicini, anche se scritti in lingue diverse.
La domanda diventa un vettore e viene confrontata con tutti i frammenti. Si scelgono i più vicini, con filtri possibili per reparto, cliente o permessi.
Il modello linguistico riceve solo quei frammenti e scrive la risposta indicando da dove viene ogni parte. Se la risposta non è nei documenti, lo dice.
/02 STACK
Scegliamo i componenti di ogni progetto in base ai dati, al budget e alla riservatezza di cui il cliente ha bisogno.
Modelli a pesi aperti come Llama, Qwen, Mistral o gpt-oss girano sui server del cliente o in un cloud privato. I dati restano nell'infrastruttura dell'azienda e non c'è un costo per domanda. L'assistente di questa pagina funziona così.
Quando un compito richiede i modelli più capaci, integriamo OpenAI, Anthropic Claude o Google Gemini tramite le loro API, con limiti di spesa, registrazione e un secondo fornitore di riserva.
La generazione aumentata dal recupero collega un modello linguistico alla documentazione di un'azienda. Il modello risponde a partire dai frammenti che recupera e li cita, invece di rispondere con conoscenze generali.
Estraiamo testo e tabelle da PDF, Word, Excel e documenti scansionati, li classifichiamo e li conserviamo in una base di conoscenza consultabile che si aggiorna quando i documenti cambiano.
Agenti e flussi che leggono e scrivono negli strumenti già in uso (CRM, ERP, contabilità, email, WhatsApp, fogli di calcolo, database), con una persona che approva i passaggi che lo richiedono.
Container, reverse proxy con TLS, backup, monitoraggio e controllo degli accessi. Le persone accedono con l'account aziendale, le richieste possono essere registrate per l'audit e il sistema passa da un server a più server con l'uso.
/03 ENTERPRISE
La stessa tecnologia funziona anche dentro un'azienda. I dipendenti chiedono in linguaggio naturale e ricevono risposte tratte da manuali, contratti, procedure e file dell'organizzazione, con un link alla fonte. È simile a NotebookLM, ma installato per la tua azienda, collegato ai tuoi sistemi e limitato a ciò che ogni persona può vedere.
Come gestisco un rimborso? Cosa c'è nella checklist di inserimento? Risposte dalla versione in vigore di ogni procedura.
Quali contratti si rinnovano questo trimestre? Cosa dice l'accordo con il fornitore sulle penali? Clausole trovate e citate in pochi secondi.
I team di supporto e ingegneria cercano in manuali, ticket e specifiche per significato e non per parole esatte.
Ferie, benefit e regole sulle spese con la stessa risposta per tutti, a qualsiasi ora.
Proposte precedenti, prezzi e casi di successo trovati in pochi secondi per rispondere prima a un cliente.
Domande su fatture, estratti conto e report, con le cifre prese dai documenti stessi.
Mappiamo le fonti documentali, gli utenti, i permessi e le domande più importanti.
Colleghiamo le fonti (cartelle condivise, Google Drive, SharePoint, email, database) e costruiamo la base di conoscenza.
Un assistente funzionante per un team in poche settimane, misurato con le domande reali di quel team.
Più team e fonti, permessi per gruppo, report di utilizzo e miglioramenti mensili.
In una chiamata gratuita di 30 minuti esaminiamo quali documenti e domande contano di più per il tuo team e proponiamo un pilota.