Applicazioni AI e conoscenza

Sviluppo RAG

Un modello linguistico vale quanto ciò che gli si mette davanti. La maggior parte delle risposte deludenti sono fallimenti di recupero travestiti da difetti del modello: il passaggio giusto esisteva e non è mai stato preso. Costruiamo e tariamo il livello di recupero, poi lo misuriamo, così il modello ragiona sulle evidenze corrette.

Parliamo della vostra iniziativa AI Servizi

Il problema di business

La demo funzionava perché il corpus era piccolo

La ricerca vettoriale ingenua funziona bene su qualche centinaio di documenti e peggiora nettamente oltre alcune centinaia di migliaia. La segmentazione separa una tabella dal suo titolo. Passaggi semanticamente simili scalzano quello davvero autorevole. L'attualità perde contro la somiglianza, così una policy superata precede quella vigente. Nulla di tutto ciò è visibile senza misurazione: i team rilasciano, ottengono risposte plausibili e scoprono il tasso di errore solo quando qualcuno agisce su una sbagliata.

Cosa facciamo

Costruire il recupero, poi dimostrarlo

Iniziamo costruendo un insieme di valutazione da domande reali e fonti di risposta note, perché non si può tarare ciò che non si sa misurare. Poi lavoriamo la pipeline: una segmentazione che rispetta la struttura del documento, ricerca ibrida tra parole chiave e vettori, filtri sui metadati per attualità e autorevolezza, e un riordino sulla lista breve. Dove le relazioni tra entità contano più della somiglianza tra passaggi, usiamo un grafo anziché fingere che i vettori bastino. Ogni modifica viene valutata sullo stesso insieme, così il miglioramento è dimostrato e non affermato.

Sviluppo RAG

Competenze

Enterprise RAG
Advanced RAG
GraphRAG
Hybrid Search
Vector Search
Retrieval Optimization
RAG Evaluation

Casi d'uso comuni

Ancorare un assistente rivolto ai clienti perché ogni affermazione risalga a un documento pubblicato.
Recuperare tra contratti dove la risposta dipende da quale accordo si applichi, non dalla somiglianza del testo.
Cercare in documentazione tecnica dove il passaggio giusto è una tabella o la didascalia di uno schema.
Ricostruire un assistente esistente che risponde in modo plausibile ma sbaglia abbastanza spesso da aver perso la fiducia.

Il nostro approccio

Inquadrare

Trasformare la richiesta in specifica: chi la usa, cosa è corretto, chi decide.
Ancorare

Collegarsi a contenuti e sistemi che contengono le risposte, rispettando i permessi esistenti.
Valutare

Valutare su un set etichettato costruito dai vostri casi, prima di qualsiasi esposizione esterna.
Rilasciare e gestire

Rilascio graduale con monitoraggio, controllo dei costi e suite di regressione a tutela della qualità.

Tecnologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sicurezza e governance

Le risposte sono ancorate ai vostri contenuti e portano citazioni, così chi legge può verificarle. Il recupero rispetta i permessi già impostati sulla fonte, il che significa che un utente non vede mai attraverso l'applicazione ciò che non potrebbe vedere direttamente. Prompt, contesto recuperato e risposte sono registrati a fini di audit, e la valutazione gira in continuo anziché una sola volta al lancio.

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

Misuriamo prima di ottimizzare

Il lavoro sul recupero si fa quasi sempre a intuito: cambiare la dimensione dei blocchi, leggere qualche risposta, decidere che va meglio. Noi costruiamo prima l'insieme annotato, cosa poco spettacolare e che fa tutta la differenza tra tarare e tirare a indovinare. Vi lascia anche una suite di regressione, così un cambio di modello fra sei mesi non potrà degradare la qualità in silenzio.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Come misurate se il recupero è buono?

Su un insieme annotato di domande reali abbinate ai passaggi che vi rispondono davvero. Riportiamo se il passaggio corretto sia stato recuperato e in quale posizione. La qualità della risposta è valutata a parte, perché una buona risposta dalla fonte sbagliata resta un fallimento.

Serve un database vettoriale?

Spesso no. pgvector in un'istanza PostgreSQL esistente regge moltissimi carichi aziendali senza aggiungere infrastruttura da gestire. Consigliamo un archivio vettoriale dedicato quando scala o funzionalità lo giustificano, non per impostazione predefinita.

Che cos'è il GraphRAG e ci serve?

Recupera su un grafo di entità e relazioni anziché su passaggi isolati. La complessità aggiuntiva si giustifica quando le risposte dipendono da collegamenti tra documenti, per esempio catene di proprietà o strutture di dipendenze. Per la maggior parte delle domande su testo discorsivo, ricerca ibrida e riordino rendono di più con meno sforzo.

Potete migliorare un sistema che abbiamo già costruito?

Sì, ed è frequente. Iniziamo costruendo l'insieme di valutazione e misurando ciò che avete. Di solito questo individua il guasto con precisione, e la correzione è spesso più circoscritta di una ricostruzione.

Come resta accurato mentre i contenuti cambiano?

L'indicizzazione segue la fonte su pianificazione o su notifica di modifica, e l'insieme di valutazione gira in continuo anziché una volta sola. La qualità del recupero è monitorata come qualsiasi altra metrica di produzione.

Competenze correlate

Applicazioni AI e conoscenza

Enterprise Knowledge AI

Trasformare la conoscenza interna frammentata in assistenza sicura che rispetta i permessi esistenti.

Scopri di più

Dati e modelli AI

Data engineering per l'AI

Le pipeline, i controlli di qualità e i vector store da cui dipende la correttezza dei sistemi AI.

Scopri di più

Dati e modelli AI

Model engineering

Fine-tuning, embedding, ottimizzazione e serving, inclusi modelli open-source e self-hosted.

Scopri di più

Parliamo della vostra iniziativa AI

Sistemi di retrieval che ancorano le risposte ai vostri contenuti, con citazioni e accuratezza misurabile.

Parla con un esperto di AI Avvia una valutazione AI