Artificial Intelligence Robot

Un sistema di conoscenza interno con IA

Vuoi che i colleghi ottengano rapidamente risposte a domande su Prodotti, politiche, IT, processi o clienti? Allora un sistema di conoscenza interno con un chatbot dedicato è l'ideale. Generazione aumentata da recupero (RAG) Un tale sistema è più intelligente che mai: i dipendenti pongono domande in linguaggio naturale e il chatbot cerca direttamente nella vostra documentazione. Questo può avvenire in totale sicurezza, senza che i dati trapelino verso terze parti – anche se si utilizzano grandi modelli linguistici di OpenAI o Google.

  • La risposta corrisponde sempre alla realtà interna?

  • Non vengono fornite invenzioni (come talvolta accade con i LLM puri)

  • I dati riservati non vengono mai condivisi con l'esterno

Quali strumenti puoi usare?

Creare un proprio sistema di conoscenza è possibile con diversi prodotti, a seconda delle tue preferenze e delle esigenze di privacy, scalabilità e facilità d'uso.

Chatbot e framework RAG

Database vettoriali (per archiviazione documenti e ricerca veloce)

Modelli di IA

Importante:
Molti strumenti, tra cui OpenWebUI e LlamaIndex, possono collegare sia modelli locali (on-premises) sia cloud. I tuoi documenti e le tue query non lasciano mai la tua infrastruttura, a meno che tu non lo desideri!

Così aggiungi facilmente documenti

La maggior parte dei moderni sistemi di conoscenza offre una funzione semplice di upload o sincronizzazione.
Ecco come funziona, ad esempio:

  1. Carica i tuoi documenti (PDF, Word, txt, e-mail, pagine wiki) tramite l'interfaccia web (come OpenWebUI)

  2. Elaborazione automatica: Lo strumento indicizza il tuo documento e lo rende immediatamente consultabile dal chatbot

  3. Aggiornamento in tempo reale: Aggiungi un nuovo file? Di solito viene incluso nelle risposte entro pochi secondi o minuti

Per utenti avanzati:
Collegamenti automatici con SharePoint, Google Drive, Dropbox o un file server sono facilmente realizzabili con LlamaIndex o Haystack.

I dati restano sicuri e interni

Sia che tu scelga modelli proprietari o grandi modelli cloud:

  • Decidi tu cosa può e cosa non può uscire all'esterno

  • Integrazione con Single Sign-On e gestione degli accessi è possibile di default

  • Audit trail: chi ha consultato cosa?

Per informazioni sensibili è consigliabile usare modelli AI on-premises o in una cloud privata. Ma anche se impieghi GPT-4 o Gemini, puoi configurare che i tuoi documenti non vengano usati come dati di addestramento né conservati permanentemente dal fornitore.

Esempio di una configurazione moderna

Con OpenWebUI puoi costruire facilmente un sistema di conoscenza interno e sicuro in cui i dipendenti possono porre domande a chatbot specializzati. Puoi caricare documenti, organizzarli per categoria e far operare diversi chatbot come esperti nel proprio ambito. Qui spieghiamo come!

1. Aggiungere e classificare contenuti

Caricamento documenti

  • Accedi a OpenWebUI tramite il tuo browser.

  • Vai alla sezione Documenti o Knowledge Base.

  • Fai clic su Carica e seleziona i tuoi file (PDF, Word, testo, ecc.).

  • Suggerimento: Durante il caricamento aggiungi una categoria o un'etichetta, come "HR", "Tecnica", "Sales", "Politica", ecc.

VantaggioClassificando, il chatbot (esperto) appropriato può concentrarsi sulle risorse rilevanti e otterrai sempre una risposta adeguata.

AIR via openwebui

2. Chatbot con specializzazioni proprie (ruoli)

OpenWebUI consente di creare più chatbot, ognuno con una propria specializzazione o ruolo. Esempi:

  • Bot HR: Domande su permessi, contratti, condizioni di lavoro.

  • Supporto IT: Assistenza per password, applicazioni, hardware.

  • PolicyBot: Risposte su politiche aziendali e conformità.

  • SalesCoach: Informazioni su prodotti, prezzi e preventivi.


Iniziare subito o preferisci assistenza?

Vuoi eseguire rapidamente una proof-of-concept? Con ad esempio OpenWebUI e LlamaIndex spesso hai una demo online in un solo pomeriggio!
Vuoi predisporlo professionalmente, collegarlo alla tua IT esistente o deve essere davvero sicuro?
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Gerard

Gerard è attivo come consulente e manager nel campo dell'IA. Con molta esperienza presso grandi organizzazioni, è in grado di analizzare rapidamente un problema e procedere verso una soluzione. Unito a un background economico, garantisce decisioni commercialmente responsabili.