Ricerca nei documenti
Consultazione di procedure, manuali e archivi selezionati, con riferimenti alle fonti pertinenti.
AI aziendale e RAG
AI aziendale e RAG. La tua conoscenza, accessibile.
Progettiamo assistenti AI per consultare documenti, preparare bozze e supportare i collaboratori. Fonti autorizzate, integrazioni definite e risposte da verificare.
Parliamo del tuo progettoWABE / AI / RAG
Scorri per dare forma al progetto01 / 03
Procedure.pdfFONTE / 01
Manuale internoFONTE / 02
Archivio autorizzatoFONTE / 03
LLMMODELLO LINGUISTICO
RAG / CONTESTO RECUPERATOQual è la procedura?
Domanda dimostrativa
Risposta da verificare ↗Documenti
Le fonti prendono posto.
Documenti e permessi definiscono il contesto a cui l’assistente può accedere.
WABE / SOLUZIONI DIGITALIEsplora il progetto
Il punto di partenza
Un problema chiaro.
Una soluzione utile.
Procedure, manuali e informazioni utili spesso esistono già, ma sono difficili da trovare. Un assistente interno può aiutare a recuperarle nel contesto del lavoro, rispettando gli accessi previsti per ogni persona.
Come funziona
Le risposte iniziano
dalle fonti.
Un LLM è un modello linguistico di grandi dimensioni. Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) recupera contenuti dalle fonti autorizzate per supportare la risposta del modello. Non equivale ad addestrarlo sui documenti.
- 01
Fonti autorizzate
Documenti e sistemi aziendali
- 02
Recupero
Contenuti pertinenti e permessi
- 03
Modello
Risposta costruita sul contesto
- 04
Verifica
Fonti e controllo della risposta
Esempio dimostrativo
«Come apro una richiesta di assistenza interna?»
Compila la richiesta con il problema e il reparto coinvolto. Il referente prende in carico l’attività e ne aggiorna lo stato. [1]
[1] Procedura di assistenza interna, § 2 — documento fittizio
In un progetto reale, l’assistente deve consultare solo le fonti accessibili all’utente. Se mancano informazioni, deve renderlo esplicito.
Cosa realizziamo
Funzioni con uno scopo.
Supporto a commerciale e assistenza
Recupero di informazioni utili e preparazione di bozze di risposta da controllare prima dell’invio.
AI nei flussi operativi
Riepiloghi, classificazione e azioni integrate nei software previsti dal progetto, con conferma umana dove necessaria.
Applicazioni da progettare
Come può entrare nel tuo lavoro.
Procedure interne
Un collaboratore cerca la procedura di apertura di una richiesta e riceve i passaggi con la fonte.
Ufficio commerciale
L’assistente recupera schede tecniche autorizzate per preparare una bozza di risposta.
Assistenza
L’operatore consulta manuali e storico accessibile per inquadrare una segnalazione.
Integrazioni e scelte di progetto
Il sistema, nel suo contesto.
Definiamo le fonti accessibili, i connettori, la frequenza di aggiornamento e i permessi. Verifichiamo la qualità delle risposte su domande rappresentative e il comportamento quando le fonti non bastano. L’AI può sbagliare: riferimenti e controllo umano restano parte del processo.
Segretaria AI nella tua infrastruttura
Esplora le demo AI interattiveIl progetto sul territorio
AI aziendale a Pescara e in Abruzzo
Un progetto AI parte dalle domande del team e dalle fonti effettivamente consultabili. Con le aziende abruzzesi definiamo un primo archivio, i permessi e un insieme di domande su cui verificare le risposte. Solo dopo valutiamo l’estensione a reparti, strumenti e infrastrutture dedicate.
Architettura e sviluppo
Integrare un LLM. Progettare un RAG sui documenti.
Il modello linguistico genera una risposta; il RAG recupera informazioni dalle fonti selezionate e le porta nel contesto della domanda. Un assistente aziendale richiede anche permessi, aggiornamento delle fonti, verifica delle risposte e limiti sulle azioni.
Preparazione delle fonti
Censiamo formati, versioni e accessi, poi definiamo estrazione e indicizzazione. La ricerca rispetta i permessi prima di fornire contenuti al modello. Modifiche e cancellazioni devono aggiornare indice e riferimenti secondo regole verificabili.
Valutazione delle risposte
Prepariamo domande pertinenti e casi in cui i documenti non bastano. Verifichiamo recupero, riferimenti e risposte, compresi accessi negati e fonti contraddittorie. Una citazione non garantisce un’interpretazione corretta.
LLM locale o servizi esterni
La scelta considera dati, carichi, latenza, qualità e gestione. Un’installazione locale può avere dipendenze esterne per connettori o aggiornamenti: mappiamo i flussi invece di promettere isolamento completo prima dell’analisi.
Software per il tuo settore
Processi diversi.
Progetti specifici.
Immobili, pratiche, commesse e interventi hanno regole diverse. Esplora i flussi che possiamo progettare e le verifiche da fare prima dello sviluppo.
01 /
Aziende produttive
Dall’ordine al reparto. Una commessa che resta leggibile.
Esplora il processo 02 /Studi professionali
Ogni pratica ha un contesto. Ogni scadenza, un responsabile.
Esplora il processo 03 /Aziende commerciali
Dal preventivo all’ordine. Il commerciale lavora con il contesto.
Esplora il processoIl metodo Wabe
Dall’idea al lavoro reale.
Un percorso condiviso, con decisioni leggibili e risultati da verificare in ogni fase.
- 01
Analisi
Una mappa dei processi, degli strumenti e delle priorità. Mettiamo a fuoco il problema da risolvere.
- 02
Progettazione
Flussi, interfacce e architettura condivisi. Definiamo perimetro, fasi e criteri di verifica.
- 03
Sviluppo e integrazione
Configurazione delle basi adatte e sviluppo dei componenti dedicati. Colleghiamo i sistemi previsti.
- 04
Verifica e avvio
Controlli sui casi reali, preparazione all’uso e rilascio. Concordiamo assistenza ed evoluzioni.
STRUMENTI / ARCHITETTURE / CONNESSIONIDietro l’esperienza.
Dietro l’esperienza.
Scelte concrete.
Interfacce, applicazioni e API costruite con uno stack coerente. L’ambiente di esecuzione viene scelto sul progetto.
ReactInterfacce
Next.jsWeb app
TypeScriptSviluppo
Node.jsBackend
FastifyAPI
Tailwind CSSDesign
RailwayInfrastruttura
Next.js nell’ecosistema Vercel ↗Domande concrete
Partiamo
con chiarezza.
Il RAG addestra il modello sui documenti aziendali?
No. Il RAG recupera informazioni pertinenti da fonti autorizzate e le fornisce al modello nel contesto della richiesta. Addestramento e fine-tuning sono attività diverse.
Ogni collaboratore può consultare tutti i documenti?
Il recupero deve rispettare i permessi dell’utente. Fonti, ruoli e filtri di accesso vengono progettati e verificati prima dell’avvio, includendo test su documenti non autorizzati.
L’AI deve funzionare su un server locale?
Non necessariamente. Modello, dati, carichi, integrazioni e gestione possono orientare verso cloud, infrastruttura locale o architettura ibrida. La scelta richiede una valutazione del progetto.
Parliamo del tuo progetto
Valutiamo un caso d’uso AI
Raccontaci come lavorate e cosa vorreste migliorare. Definiamo insieme il punto da cui iniziare.
Un primo confronto su obiettivi, strumenti e priorità. Non serve avere già un capitolato.
01 / La tua idea · 02 / Il contesto · 03 / ParliamoneUn’idea è già
Un’idea è già
un buon inizio.
Ti guidiamo con poche scelte. Alla fine controlli il riepilogo e ci invii la richiesta.
Inizia il tuo progettoNessun impegno. Un confronto concreto.Soluzioni collegate