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Servizi di ricerca AI sulla conoscenza aziendale e sviluppo RAG

Servizi di ricerca AI sulla conoscenza aziendale e sviluppo RAG: retrieval-augmented generation che risponde alle domande a partire da documenti, wiki, ticket, contratti e database, con citazioni, ricerca AI aziendale con i permessi di ciascun utente applicati, assistenti alla conoscenza per i team di assistenza, vendite e operations, e correzione dei sistemi RAG che danno risposte sbagliate, su Azure AI Search, PostgreSQL con pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone o Weaviate, con sviluppatori RAG dedicati per il Suo team o un progetto realizzato end to end.

I sistemi RAG che realizziamo

  • Assistenti alla conoscenza

    Risposte per dipendenti o clienti tratte dal centro assistenza, dalle policy, dalla documentazione di prodotto e dai ticket passati, con la fonte di ogni affermazione collegata e una dichiarazione chiara quando le fonti non rispondono.

  • Ricerca AI aziendale

    Un’unica ricerca su SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira e sui database aziendali, con recupero ibrido per parole chiave e vettoriale, re-ranking e diritti di accesso di ciascun utente verificati al momento della query.

  • Acquisizione dei documenti

    PDF, scansioni, presentazioni, fogli di calcolo e pagine web analizzati mantenendo layout, tabelle e immagini, suddivisi in sezioni che un lettore riconoscerebbe e reindicizzati automaticamente quando una fonte cambia.

  • Ottimizzazione del recupero

    Ricerca ibrida, re-ranking, riscrittura delle query, filtri sui metadati e chunking contestuale ottimizzati sulle Sue domande, e recupero basato su grafi dove le risposte dipendono dalle relazioni tra i record.

  • Risposte dai dati strutturati

    Domande con risposta tratta da database SQL, fogli di calcolo e API tramite query in sola lettura che il modello scrive e il codice verifica, combinate con il recupero di testo quando una risposta richiede entrambi.

  • RAG agentico

    Assistenti che pianificano più ricerche, confrontano le fonti e pongono una domanda di approfondimento quando la prima risposta non basta, per ricerche, due diligence e casi di assistenza che coinvolgono molti documenti.

  • Correggere un RAG che dà risposte sbagliate

    Un sistema RAG esistente misurato su un insieme di domande reali, i fallimenti ricondotti a parsing, chunking, recupero o prompt, e ogni correzione dimostrata dal punteggio e non da una demo.

  • Valutazione e monitoraggio

    Qualità del recupero e delle risposte valutata con Ragas o DeepEval a ogni modifica, feedback degli utenti raccolto e domande senza risposta segnalate, così il team dei contenuti sa che cosa scrivere dopo.

  • Permessi e protezione dei dati

    Permessi sui documenti applicati al momento del recupero e non nel prompt, dati personali oscurati dove il modello non ne ha bisogno e indici mantenuti nel Suo account cloud.

Ingaggiare sviluppatori RAG

  • sviluppatori RAG dedicati

    Sviluppatori RAG che entrano a tempo pieno nel Suo team, lavorano con i Suoi strumenti e il Suo processo e rispondono al Suo responsabile. Li intervista Lei; noi ci occupiamo del contratto ucraino, delle buste paga, della fatturazione e delle ferie.

  • Progetti di Ricerca AI sulla conoscenza aziendale

    Un’attività di Ricerca AI sulla conoscenza aziendale ben definita, con un perimetro, un piano fisso e un responsabile nominato da parte nostra che risponde del risultato e riferisce sull’avanzamento nei Suoi canali.

  • Ricerca AI sulla conoscenza aziendale su base continuativa

    Ricerca AI sulla conoscenza aziendale come servizio continuativo: le stesse persone ogni mese, un backlog di cui Lei stabilisce le priorità e ore che può vedere nel nostro portale e in fattura.

La pagina sul team dedicato spiega come gli specialisti entrano nel Suo team, e la pagina sull’outsourcing tratta la realizzazione di progetti, le prese in carico e il modo in cui fatturiamo.

Chi si occupa di Ricerca AI sulla conoscenza aziendale per Lei

  • Sviluppatori RAG e AI

    Recupero, prompt e valutazione

  • Data engineer

    Pipeline di acquisizione e connettori

  • Search engineer

    Elasticsearch, OpenSearch e database vettoriali

  • Ingegneri .NET, Python e front-end

    L’applicazione e l’interfaccia

  • Ingegneri QA

    Set di valutazione e test di regressione

Risposte verificabili

Un sistema RAG vale quanto il suo recupero. Partiamo dalle domande reali dei Suoi utenti e dalle risposte che i Suoi esperti si aspettano, misuriamo separatamente recupero e risposte e modifichiamo parsing, chunking, ricerca o prompt solo quando il punteggio mostra che la modifica è utile.

Ogni risposta cita i passaggi da cui proviene, così l’utente può verificarla con un clic, e l’assistente lo dichiara quando le fonti non coprono una domanda, invece di colmare il vuoto. Quelle domande diventano un elenco di contenuti da scrivere.

Altri servizi di sviluppo AI che offriamo

Panoramica: Sviluppo AI

Domande sulla ricerca AI e sul RAG

Come impedite che inventi le risposte?

Basando le risposte su fonti recuperate e mostrando le citazioni, istruendo il modello a dichiarare quando le fonti non rispondono alla domanda e tenendo nel set di valutazione le domande senza risposta. Così le risposte inventate diminuiscono e si misura ciò che resta; nessun modello attuale le elimina del tutto.

Quale database vettoriale utilizzate?

Spesso uno che già utilizza: PostgreSQL con pgvector, Elasticsearch, OpenSearch o Azure AI Search bastano per la maggior parte delle raccolte di documenti. Qdrant, Pinecone o Weaviate si adattano a scale maggiori o a un servizio vettoriale gestito. Scegliamo in base ai volumi, alla latenza e a dove i dati possono risiedere.

Gli utenti possono ottenere risposte solo dai documenti che sono autorizzati a leggere?

Sì. I permessi di SharePoint, Google Drive, Confluence o di un sistema proprio vengono memorizzati con ogni passaggio indicizzato e verificati al momento del recupero per la persona che pone la domanda, così un documento che qualcuno non può aprire non raggiunge mai il modello per suo conto.

Il nostro chatbot RAG dà risposte sbagliate. Potete correggerlo?

Sì. Costruiamo un set di valutazione a partire da domande reali, misuriamo dove le risposte falliscono e riconduciamo ogni errore a parsing, chunking, recupero o prompt. Le correzioni seguono l’ordine di impatto e ciascuna è dimostrata dal punteggio.

Con quale rapidità possono iniziare sviluppatori RAG?

Quando è disponibile il profilo giusto per il ruolo di sviluppatore RAG, l’avvio dipende soltanto dal Suo colloquio e dalla firma dell’NDA e della cessione della proprietà intellettuale. Altrimenti avviamo una ricerca, che di norma produce profili di candidati entro due o tre settimane, e nessuno inizia finché Lei non ha detto di sì.

Come ingaggiare sviluppatori RAG tramite BigTree108?

Ci indichi il lavoro, il livello di seniority e l’impegno orario necessario. Le proponiamo una o due persone con i rispettivi profili, Lei le intervista come farebbe con una Sua assunzione e firma un unico contratto con BIG TREE 108 LLC, ricevendo una sola fattura al mese.

A chi appartiene il lavoro che producono?

A Lei. Ogni specialista ha un contratto firmato con BigTree108 che cede all’azienda tutto il lavoro prodotto, e il nostro accordo con Lei lo cede a sua volta. Codice, design e documenti vengono consegnati nei Suoi repository e strumenti, non conservati dove solo noi possiamo modificarli.

Vuole ottenere risposte dai Suoi documenti?

Ci indichi dove si trovano i documenti, chi farà le domande e su quali argomenti. Riceverà una risposta entro un giorno lavorativo: un piano, profili di candidati oppure una revisione del sistema già in uso.

Scrivere a hello@bigtree108.comCome rispondiamo