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Suite AI — P07

Rendi consultabile tutto
il know-how aziendale.

Il tuo team perde in media 1,5–2 ore al giorno a cercare informazioni: nella cartella di rete, nelle email storiche, nei manuali, nelle procedure. Un sistema RAG indicizza tutto questo e lo rende consultabile via chat: fai una domanda, ricevi la risposta con la fonte citata. In secondi.

Cos'è

Un motore di ricerca che capisce le domande, non solo le parole chiave.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) è la tecnica che permette a un LLM di rispondere attingendo ai vostri documenti interni invece che dalla sua conoscenza generica. Il sistema indicizza i documenti aziendali, li divide in frammenti semantici, li rende ricercabili e usa un LLM per generare risposte contestuali con citazione della fonte.

La differenza rispetto a una normale ricerca full-text: puoi fare una domanda in linguaggio naturale ("qual è la procedura per gestire un reso superiore a 500€?") e ricevere la risposta estratta dal documento giusto, non una lista di file da aprire.

Documenti indicizzabili
Da procedure interne a email storiche.

Procedure operative e manuali interni. Contratti e accordi con clienti/fornitori. Email storiche e conversazioni chiave. Documentazione tecnica di prodotto. Knowledge base del supporto. Verbali di riunione. Offerte e preventivi storici. Tutto ciò che il team "cerca" ogni settimana.

Per chi serve
Team operativi
Procedure e regole operative disperse.
In molte PMI le procedure sono in PDF sul server, nelle email del responsabile o "nella testa" di chi c'è da 10 anni. Un sistema RAG le indicizza tutte e le rende consultabili da chiunque, anche dai nuovi assunti dal primo giorno.
Studi professionali
Pratiche storiche come base di conoscenza.
Uno studio con 5–10 anni di pratiche accumulate ha una knowledge base enorme ma inaccessibile. Un sistema RAG la rende consultabile: "abbiamo già fatto un caso simile a questo?" diventa una domanda con risposta in 10 secondi.
Team di supporto
Risposta coerente su prodotti complessi.
Gli operatori di supporto consultano manuali, FAQ, ticket precedenti per rispondere ai clienti. Un sistema RAG li assiste in tempo reale: l'operatore fa la domanda del cliente al sistema, riceve la risposta accurata con fonte, la invia al cliente.
Come funziona in 3 step
01 — Indicizzazione

Carichiamo i documenti, il sistema li rende ricercabili

I documenti vengono importati da Google Drive, SharePoint, cartelle di rete o caricati direttamente. Ogni documento viene diviso in frammenti semantici (chunk), arricchito con metadati (autore, data, tipo) e convertito in vettori ricercabili. L'indicizzazione di 500 documenti richiede circa 2–4 ore.

Google Drive / SharePointPDF / Word / ExcelIndicizzazione automatica
02 — Ricerca e risposta

Domanda in linguaggio naturale, risposta con fonte citata

L'utente fa una domanda via chat (interfaccia web o integrazione Slack/Teams). Il sistema recupera i frammenti più pertinenti dai documenti indicizzati, li passa al LLM e genera una risposta che cita la fonte esatta. Se la risposta non è nei documenti, il sistema lo dice esplicitamente invece di inventare.

Chat web o Slack/TeamsCitazione fonte obbligatoriaIndicatore confidenza
03 — Aggiornamento continuo

I documenti nuovi vengono indicizzati automaticamente

La knowledge base non è statica: quando un nuovo documento viene aggiunto alle cartelle monitorate, viene indicizzato automaticamente. I documenti obsoleti vengono marcati come deprecati. Il sistema cresce con l'azienda senza richiedere manutenzione manuale.

Aggiornamento automaticoDeprecazione documenti vecchiZero manutenzione
Risultati attesi
−1,5 ore/giorno
Per persona, in ricerca informazioni.
Un professionista che cerca informazioni nei documenti aziendali per 1,5–2 ore al giorno recupera quasi un'intera giornata lavorativa a settimana con un sistema RAG funzionante.
Onboarding −60%
Nuovi assunti operativi prima.
Un nuovo dipendente che può consultare tutta la knowledge base aziendale dal primo giorno raggiunge autonomia operativa in 2–3 settimane invece di 5–6. Meno domande ai colleghi, meno errori per mancanza di informazioni.
Zero know-how perso
Anche quando qualcuno se ne va.
Quando un dipendente chiave lascia l'azienda, porta via la sua conoscenza. Con un sistema RAG alimentato costantemente, il know-how operativo resta nell'organizzazione indipendentemente dalle persone.
Leggi: RAG su 800 documenti aziendali: come l'abbiamo costruito per uno studio tecnico Leggi: La differenza tra RAG e ricerca full-text: test su 50 domande operative Leggi: Come evitare le allucinazioni in un sistema RAG aziendale Leggi: Knowledge base su Supabase + Claude: architettura per PMI
FAQ
Cosa significa RAG e perché è diverso da ChatGPT?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina ricerca semantica nei vostri documenti con generazione di testo. A differenza di ChatGPT che risponde dalla sua conoscenza generale, un sistema RAG risponde citando il documento aziendale pertinente. Se la risposta non è nei documenti, lo dice invece di inventare.

Quali tipi di documenti si possono indicizzare?

PDF, Word, Excel, PowerPoint, email (Gmail/Outlook), Notion, Confluence, SharePoint, Google Drive. Anche testi da database tramite API. Il sistema gestisce documenti in italiano e inglese, inclusi testi tecnici con terminologia specialistica.

Come si garantisce che le risposte siano accurate e non inventate?

Ogni risposta include la citazione del documento sorgente e il passaggio esatto. Se la confidenza è bassa, il sistema lo segnala esplicitamente. Questo approccio — risposta + fonte + indicatore di confidenza — riduce drasticamente le allucinazioni rispetto a un LLM non vincolato.

K-BOT

Parliamone.

Descrivi dove sono i vostri documenti aziendali, il volume approssimativo e il caso d'uso principale. K-BOT valuta se un sistema RAG è la soluzione giusta e stima il tempo di setup.

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