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La conoscenza aziendale diventa accessibile e citabile .

Manuali tecnici, policy interne, basi normative, documentazione di prodotto. ARI permette di interrogare qualsiasi base documentale in linguaggio naturale; con risposte citate, verificabili e aggiornabili.

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USE CASE · KNOWLEDGE SEARCH

La conoscenza aziendale diventa accessibile e citabile.

Manuali tecnici, policy interne, basi normative, documentazione di prodotto. ARI permette di interrogare qualsiasi base documentale in linguaggio naturale; con risposte citate, verificabili e aggiornabili.

IL PROBLEMA

La conoscenza che esiste
ma non si trova.

Ogni organizzazione ha una quantità enorme di conoscenza interna: documenti normativi, knowledge base di supporto, manuali tecnici, procedure operative. Il problema è l'accesso: sono dispersi in folder, SharePoint, Confluence, email archiviate. Chi ha bisogno di una risposta perde tempo a cercare, o smette di cercare e prende decisioni senza le informazioni giuste.

ChatGPT e i modelli generici non risolvono il problema: rispondono con confidenza, ma sulle informazioni del loro training generale, non sui tuoi documenti specifici. Senza RAG strutturato, le risposte non sono citate e non sono verificabili.

Con ARI: un sistema di ricerca semantica sui tuoi documenti, con risposta citata, aggiornabile, e interrogabile da chiunque nel team.

01

SharePoint / Teams

Policy, procedure, organigrammi

02

Confluence / Notion

Knowledge base, wiki interne

03

Email archiviate

Decisioni, comunicazioni, accordi

04

PDF locali / Drive

Manuali, normative, contratti

COME FUNZIONA

Dal documento grezzo alla risposta citata.

01

Indicizzazione della base documentale

I documenti vengono caricati nella Knowledge Manager di ARI: chunking automatico, embedding e indicizzazione in un vector database. Il processo può essere schedulato per mantenersi aggiornato a ogni nuova versione.

02

Query in linguaggio naturale

L'utente pone una domanda. Il workflow la interpreta, recupera i chunk documentali più rilevanti via RAG ibrido (vector search + BM25), e li passa al modello LLM selezionato per la generazione della risposta.

03

Risposta con citazione delle fonti

Il modello genera una risposta contestualizzata, citando esplicitamente i passaggi documentali su cui si basa. L'utente può verificare ogni affermazione alla fonte originale: nessuna "allucinazione" non documentata.

04

NLQ su database (opzionale)

Se la query richiede dati strutturati ("qual è il fatturato del cliente X negli ultimi 6 mesi"), ARIdb permette di interrogare in linguaggio naturale database SQL o non-SQL, correlando le risposte documentali con i dati operativi.

BUILDING BLOCKS UTILIZZATI

I componenti di questo workflow.

01

RAG / Knowledge Manager

Indicizzazione, chunking, retrieval semantico con citazione delle fonti. Gestisce basi documentali di qualsiasi dimensione, aggiornabili senza ricostruire l'intero indice.

02

ARIdb

NLQ (Natural Language Query) su database eterogenei. Permette di correlare risposte documentali con dati strutturati da ERP, CRM, database operativi.

03

Web Crawler

Per includere fonti web esterne nella base di conoscenza: normative pubbliche, documentazione tecnica, siti istituzionali. Aggiornamento automatico schedulabile.

04

Decision Maker

Per sistemi di classificazione o routing delle query: distingue tra domande che richiedono risposta documentale, query su dati, o escalation a un operatore.

RISULTATI ATTESI

Cosa cambia per il tuo team.

Secondi, non ore

Risposta a domande complesse in pochi secondi, invece di ore di ricerca manuale tra folder, email e documenti. Il team smette di cercare e inizia a decidere.

Sempre citate e verificabili

Ogni risposta riporta esplicitamente le fonti documentali usate. L'utente può cliccare sulla citazione e leggere il passaggio originale. Nessuna allucinazione non documentata.

Aggiornabile senza ricostruire

Nuova versione di un documento? Si reindicizza il file, il sistema usa automaticamente la versione aggiornata. Nessuna riscrittura dell'intero sistema.

Accessibile a tutti

Gli utenti non tecnici possono interrogare la knowledge base via API o interfaccia chat (Executor). Non serve un data scientist per fare una domanda ai propri documenti.

SETTORI DI APPLICAZIONE

Chi usa Enterprise Search su ARI.

SETTORE 01

Legal e Compliance

Ricerca su normative, contratti, giurisprudenza interna. Risposta citata e verificabile per ogni quesito legale: riducendo il tempo dei legal team su ricerche ripetitive.

SETTORE 02

Customer Support

Knowledge base per agenti, risposte automatiche su documentazione prodotto. L'agente riceve la risposta corretta e citata invece di cercare manualmente nella wiki.

SETTORE 03

R&D e Pharma

Ricerca su letteratura scientifica, brevetti, documentazione tecnica. Il ricercatore interroga in linguaggio naturale corpus di migliaia di paper e report interni.

SETTORE 04

Formazione Aziendale

Accesso guidato a policy, procedure, materiali formativi. Il nuovo dipendente può porre domande in linguaggio naturale al manuale operativo: con risposte precise e citate.

Hai documenti interni che nessuno riesce a trovare?

Mostraci il caso concreto. In 30 minuti capiremo insieme se e come ARI può trasformare la tua knowledge base in un assistente interrogabile.

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