Un sistema di conoscenza interno con AI

Vuoi che i colleghi ricevano risposte rapide alle domande su prodotti, politiche, IT, processi o clienti? Allora un sistema di conoscenza interno con un proprio chatbot è l’ideale. Grazie a Retrieval-Augmented Generation (RAG), un tale sistema è più intelligente che mai: i dipendenti pongono domande in linguaggio naturale e il chatbot cerca direttamente nella vostra documentazione interna. Questo può essere fatto in modo completamente sicuro, senza perdite di dati a terzi, anche se si utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni di OpenAI o Google.

Cos’è RAG e perché funziona così bene?

RAG significa che un chatbot AI cerca prima nella tua fonte di conoscenza (documenti, wiki, manuali, politiche) e solo dopo genera una risposta. Questo garantisce che:

• La risposta è sempre coerente con la realtà interna

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

• I dati riservati non vengono mai condivisi con il mondo esterno

Quali strumenti puoi utilizzare?

È possibile configurare un proprio sistema di conoscenza con diversi prodotti, a seconda delle preferenze e dei requisiti in termini di privacy, scalabilità e facilità d’uso.

Framework per chatbot e RAG

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Open source, ampiamente applicabile

• Haystack (haystack.deepset.ai) – Forte nella ricerca aziendale

• LangChain (langchain.com) – Potente per integrazioni e personalizzazioni

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interfaccia web semplice e moderna per chat e gestione

Database vettoriali (per l’archiviazione di documenti e la ricerca rapida)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

Modelli AI

• Modelli di grandi dimensioni nel cloud

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Servizio Azure OpenAI

• Modelli propri (on-premises o cloud privato)

  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, tramite Ollama o LocalAI

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

Come aggiungere facilmente documenti

La maggior parte dei moderni sistemi di conoscenza offre una semplice funzione di caricamento o sincronizzazione.
Funziona, ad esempio, così:

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 ricercabile per il chatbot

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

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

I dati rimangono sicuri e interni

Sia che tu scelga modelli propri o modelli cloud di grandi dimensioni:

• Decidi tu cosa viene condiviso e cosa no

• L’integrazione con Single Sign-On e il controllo degli accessi è standard

• Audit trail: chi ha consultato cosa?

Per informazioni sensibili, è consigliabile utilizzare modelli AI on-premises o all’interno di un cloud privato. Ma anche se utilizzi GPT-4 o Gemini, puoi impostare che i tuoi documenti non vengano mai utilizzati come dati di addestramento o archiviati permanentemente dal fornitore.

Esempio di configurazione moderna

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

1. Aggiungere e categorizzare contenuti

Caricamento di documenti

• Accedi a OpenWebUI tramite il tuo browser.

• Vai alla sezione Documenti o Knowledge Base.

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

• Suggerimento: Durante il caricamento, aggiungi una categoria o un’etichetta, come “HR”, “Tecnica”, “Vendite”, “Politiche”, ecc.

Vantaggio: Categorizzando, il chatbot giusto (esperto) può concentrarsi su fonti pertinenti e otterrai sempre una risposta appropriata.

2. Chatbot con specializzazioni proprie (ruoli)

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

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

• IT-Support: Aiuto con password, applicazioni, hardware.

• PolicyBot: Risposte su politiche aziendali e conformità.

• SalesCoach: Informazioni su prodotti, prezzi e preventivi.

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