Assistant
Di cosa si tratta?
Un modello che permette all’AI di parlare la lingua dei tuoi dati. Non si limita a fare training su questi, ma ne estrae l’ontologia per scrivere i prompt corretti. Questo sistema personalizzato permette all’AI di rispondere alle tue domande in linguaggio naturale, basandosi sui tuoi documenti. Il modello RAG riduce i costi eliminando la necessità di un training esteso e aggiornamenti continui, sfruttando i dati aziendali preesistenti per generare risposte personalizzate.
Questo aumenta l’efficienza operativa, automatizzando task ripetitivi e migliorando la produttività senza la necessità di sviluppare AI su misura. Possiamo definirlo come un sistema esperto sui tuoi dati, garantendone la privacy.
Scopri lo use case
L'esigenza
Un’azienda ha accumulato una vasta quantità di documentazione interna, come manuali tecnici, guide operative e documenti di progetto. Il personale ha bisogno di accedere rapidamente a queste informazioni, ma il processo di ricerca manuale è inefficiente e richiede tempo. La sfida è creare un sistema che permetta all’AI di comprendere e rispondere alle domande in linguaggio naturale, basandosi sui dati aziendali esistenti, senza dover addestrare continuamente modelli o fare affidamento su una manutenzione costante.
La soluzione
L’azienda implementa un modello AI basato su Retrieval-Augmented Generation (RAG). Questo sistema non solo fa training sui dati, ma ne estrae l’ontologia, ossia la struttura logica e relazionale tra i vari concetti presenti nei documenti. L’AI è in grado di generare automaticamente i prompt corretti e, successivamente, di rispondere in linguaggio naturale a qualsiasi domanda basata sui dati aziendali.
Il vantaggio
Grazie a questa soluzione, l’azienda riduce drasticamente i costi legati al training esteso e agli aggiornamenti continui di modelli su misura. Il sistema AI diventa un esperto sui dati dell’azienda, migliorando l’efficienza operativa, automatizzando compiti ripetitivi e rispondendo con precisione alle domande, senza compromettere la privacy dei dati. Questo porta a un incremento della produttività aziendale, poiché il personale può accedere rapidamente e facilmente alle informazioni di cui ha bisogno.
La limitazione
Una sfida da tenere presente con l’approccio RAG è che, essendo basato su una ricerca matematica del contesto, l’accuratezza delle risposte potrebbe non essere sempre perfetta. Tuttavia, con l’affinamento continuo dei dati e degli algoritmi, questo problema può essere ridotto, offrendo risposte sempre più precise nel tempo.
Specchietto tecnico
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un modello AI che unisce il recupero di informazioni e la generazione di testo. Prima recupera dati rilevanti da fonti preesistenti, poi li utilizza per generare risposte in linguaggio naturale. Questo approccio permette risposte più accurate e basate su dati reali, senza richiedere un training continuo e prolungato, ed è utile per risposte personalizzate basate su dati specifici.
Scopri gli altri ambiti dell' AI²
Come contattarci
- Via Fabio Filzi 27, 20124, Milano
- +39 02 266 6490
- info@nexid.it
- P. IVA 05512040964
Seguici sui social!
Dove trovarci
