Helpdesk interno
Il chatbot risponde alle domande HR, IT e amministrative dei dipendenti citando le policy aziendali aggiornate.
01 / LLM-RAG
Intelligenza Artificiale
LLM & RAGIntelligenza Artificiale — Conversazione, ricerca e ragionamento sui dati della tua azienda.
Conversazione, ricerca e ragionamento sui dati della tua azienda.
Progettiamo sistemi conversazionali alimentati dai tuoi documenti, database e API. Combiniamo Large Language Model di frontiera con architetture Retrieval-Augmented Generation per dare risposte affidabili, citate e tracciabili — non allucinazioni.
−68%
Tempo medio di risposta
92%
Risposte con citazione corretta
4-6 sett
Time-to-PoV
§ A
Overview
I LLM general-purpose non conoscono la tua azienda. La nostra pratica RAG colma il divario: indicizziamo la conoscenza interna (manuali, contratti, ticket, knowledge base, codice, email), la rendiamo ricercabile semanticamente e la iniettiamo nel contesto del modello al momento della query.
Il risultato: risposte che citano la fonte esatta, restano aggiornate quando i documenti cambiano, rispettano i permessi degli utenti e funzionano in italiano, inglese e oltre 20 lingue. Funziona on-premise, in cloud privato o su modelli managed (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI).
§ B
Cosa includiamo
- Discovery dei casi d'uso ad alto valore (helpdesk, supporto vendite, onboarding, compliance, knowledge search)
- Ingestione automatica di documenti da SharePoint, Confluence, Drive, Notion, file system, database e API
- Chunking, embedding e indicizzazione vettoriale con strategie ottimizzate per il dominio
- Pipeline di re-ranking e hybrid search (semantica + keyword) per accuratezza superiore
- Guardrail su PII, prompt injection, output tossici e contenuti fuori scope
- Valutazione continua con dataset di test e metriche RAGAS
- UI conversazionale white-label oppure integrazione in Teams, Slack, intranet esistente
§ C
Deliverable
Cosa ricevi alla fine — o lungo il percorso — di un nostro engagement su LLM & RAG.
- D/01Architettura tecnica documentata e diagrammi C4
- D/02Pipeline di ingestione e re-indicizzazione automatica
- D/03Endpoint API con autenticazione e logging
- D/04Dashboard di monitoraggio qualità e costi
- D/05Runbook operativo e formazione del team interno
§ D
Casi d'uso
Copilot commerciale
Gli account manager chiedono in linguaggio naturale prezzi, schede prodotto, casi cliente e ricevono risposte con link al CRM.
Compliance & Legal
Ricerca contestuale su contratti, normative e clausole con citazione del paragrafo esatto.
Customer support
Triage automatico dei ticket e suggerimenti di risposta agli operatori, riducendo il tempo medio di gestione.
§ E
Il nostro processo
01
Discovery
Workshop di 2 settimane per mappare casi d'uso, fonti dati, requisiti di sicurezza e KPI.
02
Proof of Value
Prototipo funzionante in 4-6 settimane su un caso d'uso ad alto impatto, valutato su dataset reali.
03
Pilot in produzione
Rilascio a un gruppo ristretto di utenti, raccolta feedback, tuning di prompt e retrieval.
04
Scale-out
Rollout aziendale, integrazione con SSO, monitoring e training degli utenti.
05
Run & Improve
Manutenzione evolutiva, aggiornamento modelli, ampliamento delle fonti dati.
§ F
Tecnologie
OpenAI GPT-4/5Anthropic ClaudeLlama 3 / MistralLangChain · LlamaIndexpgvector · Qdrant · WeaviateAzure AI SearchCohere Rerank
Stack indicativo. Adattiamo le scelte al tuo contesto, alle competenze interne e ai vincoli esistenti.
§ G
Domande frequenti
Q/01I miei dati restano privati?+
Sì. Lavoriamo solo con provider che garantiscono no-training sui prompt (Azure OpenAI, AWS Bedrock) o con modelli open-source self-hosted. Tutti i dati restano nel tuo perimetro, criptati at-rest e in-transit.
Q/02Quanto costa?+
Una PoV parte da circa 25-40k €. I costi runtime dipendono da volume di query e modelli scelti — tipicamente tra 0.001 e 0.05 € per query.
Q/03Cosa succede se il modello sbaglia?+
Ogni risposta cita le fonti, l'utente può verificare. Implementiamo guardrail, fallback su operatore umano e logging completo per audit.
Q/04Posso usare il mio modello on-premise?+
Assolutamente. Supportiamo Llama, Mistral, Qwen e altri open-weights con vLLM o TGI su GPU on-prem o cloud privato.
Prossimo passo
Parliamo di llm & rag.
Una call di 30 minuti per capire il tuo contesto e capire se possiamo davvero aiutarti. Senza impegno.