Servizio

Implementazione RAG: knowledge base aziendale + LLM

Ricerca semantica, Q&A documenti interni, riduzione allucinazioni.

Per aziende che hanno grandi volumi documentali (manuali, procedure, FAQ, contratti, knowledge base) e vogliono renderli interrogabili da utenti interni con un modello LLM, mantenendo accuratezza e aggiornabilità.

Vedi servizio Sviluppo Agenti AI

Per informazioni: info@prompti.it

Cos'è

Far parlare il modello di documenti aziendali, non di Wikipedia.

Retrieval Augmented Generation (RAG) è la tecnica che permette a un modello LLM di rispondere usando documenti aziendali specifici invece del solo training data generale. Funziona così: la query utente viene cercata semanticamente nel knowledge base aziendale, i risultati più rilevanti vengono iniettati nel contesto del modello, il modello genera risposta grounded sui documenti reali — non inventa.

È la tecnica chiave per casi d'uso enterprise dove l'accuratezza fattuale è critica: customer support su prodotti specifici, knowledge management interno, ricerca legale in archivi proprietari, Q&A su normative settoriali. Senza RAG, il modello tende ad allucinare. Con RAG ben implementato, errori scendono dal 15-20% al sub-2% sulle query coperte dal knowledge base.

Architettura tipica

Cinque componenti chiave.

Ingestion pipeline: importazione documenti da SharePoint/Drive/Confluence/file system, parsing PDF/DOCX/HTML, chunking strategico.
Embeddings: text-embedding-3-large (OpenAI) o voyage-3 (Voyage AI) per multilingua. 3072 dimensioni standard.
Vector database: Pinecone (managed, EU region), Qdrant (self-hosted), Azure AI Search, Vertex AI Search a seconda dello stack.
Hybrid retrieval: combinazione keyword search + semantic search + reranker (Cohere Rerank o BGE) per precisione migliore.
Generation con grounding: prompt strutturato che include documenti recuperati + vincoli espliciti contro allucinazione + citazione delle fonti negli output.

Use case

Cinque applicazioni dove genera valore.

Customer support: knowledge base supporto + FAQ + manuali → agent che risponde con precisione fattuale e citazioni.
Knowledge management interno: documentazione tecnica, policy HR, procedure operative → "ChatGPT aziendale" che conosce le vostre cose.
Legal search: contratti, sentenze, regolamenti → ricerca semantica con citazione fonte per due diligence o consultazione.
Compliance Q&A: GDPR + AI Act + normative settoriali → consulente virtuale che risponde citando articoli specifici.
Sales enablement: case study, pricing, battle card → assistente sales che recupera info aggiornate durante call.

FAQ Implementazione RAG

Le domande più frequenti.

Cosa è il RAG?

Retrieval Augmented Generation: tecnica che combina ricerca semantica su documenti aziendali (retrieval) con generazione di risposte da modello LLM (generation). Permette al modello di rispondere su contenuti aziendali specifici (manuali, FAQ, procedure, contratti) senza fine-tuning, riducendo allucinazioni e mantenendo aggiornabilità del knowledge base.

Quale vector database usate?

Default Pinecone (managed, scalabile, EU region) o Qdrant (open source, self-hostable, controllo completo). Per progetti Microsoft-centric: Azure AI Search. Per progetti Google: Vertex AI Search. La scelta dipende da volumi documenti, vincoli compliance, stack esistente.

Cosa garantisce la qualità del retrieval?

Tre livelli di evaluation: (1) embeddings quality test su query rappresentative, (2) hybrid search keyword+semantic+reranker, (3) RAGAS metrics in CI/CD per regression testing. Tipicamente raggiungiamo precision@5 superiore al 85% su knowledge base 1.000-10.000 documenti.

Come gestiamo aggiornamento documenti?

Pipeline automatizzata di ingestion che riprocessa documenti modificati senza re-indicizzare l'intero corpus. Per knowledge base che cambia frequentemente (es. policy aziendali, procedure operative) impostiamo trigger su sistemi sorgente (SharePoint, Drive, Confluence) per refresh automatico.

Per informazioni: info@prompti.it