01 / AI — DIGITAL INFRASTRUCTURE

RAG AZIENDALE
RETRIEVAL AI

Costruiamo sistemi RAG (Retrieval Augmented Generation) che permettono alle aziende di interrogare i propri documenti, knowledge base e dati in linguaggio naturale. Risposte precise, fondate, verificabili — con i tuoi dati, nella tua infrastruttura.

02 / THE PROBLEM

PERCHÉ L'AI SENZA
CONTESTO FALLISCE

01

Conoscenza obsoleta

I modelli AI generici hanno una data di training fissa. Non conoscono le tue procedure aggiornate, i tuoi prodotti, i tuoi contratti o le novità del tuo settore. Le risposte sono spesso errate o generiche.

02

Allucinazioni inaccettabili

Senza fonti verificabili, un LLM può inventare risposte plausibili ma false. In contesti aziendali — legale, compliance, tecnico — un'allucinazione può avere conseguenze serie.

03

Dati dispersi e inaccessibili

La conoscenza aziendale è distribuita in centinaia di documenti, sistemi e reparti. Trovare l'informazione giusta richiede ore. Un sistema RAG la recupera in secondi.

SISTEMA RAG RETRIEVAL LLM VECTOR DB CHUNKING
03 / APPROCCIO

COME COSTRUIAMO
UN SISTEMA RAG

01

Ingestione & Chunking

Raccogliamo i documenti aziendali da tutte le fonti, li puliamo, li segmentiamo in chunk ottimali per il retrieval e li arricchiamo con metadata per filtraggio granulare.

02

Indicizzazione vettoriale

Trasformiamo ogni chunk in un embedding vettoriale e lo indicizziamo in un database vettoriale ottimizzato per la ricerca semantica a alta velocità su corpus di milioni di documenti.

03

Retrieval & Generazione

A ogni query recuperiamo i chunk più rilevanti per similarità semantica, li iniettamo nel prompt del LLM e generiamo risposte fondate con citazione delle fonti originali.

04 / CAPABILITIES

COSA COSTRUIAMO

Q&A su documenti aziendali

Interfaccia di domanda-risposta sui tuoi PDF, Word, Excel, procedure e manuali tecnici. L'utente chiede in italiano, il sistema risponde citando la fonte esatta.

Ricerca semantica

Motore di ricerca che comprende il significato, non solo le parole chiave. Trova documenti rilevanti anche quando l'utente non usa i termini esatti presenti nel testo.

Knowledge base intelligente

Trasforma wiki, Confluence, Notion e intranet in un sistema di conoscenza interrogabile con AI. La documentazione interna diventa un assistente sempre disponibile.

Supporto clienti AI

Chatbot di supporto addestrato sui tuoi prodotti, FAQ, guide e ticket storici. Risponde con precisione ai clienti 24/7, scalando automaticamente i casi complessi agli agenti umani.

Analisi contratti e legali

Interroga corpus di contratti, clausole e normative. Identifica obblighi, scadenze, rischi e conformità senza leggere manualmente centinaia di pagine.

RAG on-premise sicuro

Deploy completamente privato: database vettoriale, LLM e layer applicativo nell'infrastruttura del cliente. Zero dati verso provider esterni. Ideale per settori regolamentati.

05 / STACK TECNOLOGICO

TECNOLOGIE PER
SISTEMI RAG AZIENDALI

Utilizziamo i migliori database vettoriali, framework di orchestrazione e modelli di embedding per costruire sistemi RAG accurati, veloci e scalabili.

LangChain Weaviate Chroma pgvector OpenAI Llama
06 / TERRITORIO

RAG AZIENDALE
IN LOMBARDIA E ITALIA

Enplin progetta e sviluppa sistemi RAG per aziende a Meda, Monza, Milano e in tutta la Lombardia. Operiamo in tutta Italia per aziende che vogliono interrogare i propri dati con AI in modo sicuro.

Meda Monza Milano Lombardia Italia
07 / FAQ

DOMANDE SUL RAG

Cos'è il RAG?
RAG (Retrieval Augmented Generation) è un'architettura AI che potenzia i modelli di linguaggio con la capacità di recuperare informazioni da un corpus di documenti esterno. Invece di affidarsi solo alla conoscenza interna del modello — spesso generica e non aggiornata — il sistema recupera i contenuti rilevanti dalla knowledge base aziendale e li usa come contesto per generare risposte precise, aggiornate e verificabili con citazione delle fonti originali.
Qual è la differenza tra RAG e fine-tuning?
Il fine-tuning addestra un modello su un dataset specifico modificandone i parametri interni: è costoso in termini di compute, richiede dati strutturati di qualità e non è facilmente aggiornabile quando cambiano le informazioni. Il RAG lascia il modello invariato e gli fornisce informazioni al momento della query tramite recupero dal database vettoriale: è più economico, aggiornabile in tempo reale semplicemente aggiungendo documenti, e produce output tracciabili con citazione delle fonti. Per la maggior parte dei casi d'uso aziendali, il RAG è la scelta migliore.
Quali documenti si possono usare con un sistema RAG?
Un sistema RAG aziendale può indicizzare praticamente qualsiasi contenuto testuale: PDF, Word, Excel, PowerPoint, pagine web interne, articoli di intranet, ticket di supporto, email, trascrizioni di riunioni, contratti, procedure operative, manuali tecnici, pagine Confluence o Notion e qualsiasi knowledge base strutturata. Il processo di chunking e indicizzazione vettoriale trasforma qualsiasi testo in dati interrogabili semanticamente in linguaggio naturale.
I dati restano privati con un sistema RAG aziendale?
Sì, con la configurazione corretta. Enplin implementa sistemi RAG che operano interamente nell'infrastruttura del cliente: il database vettoriale (Weaviate, Chroma, pgvector on-premise), il layer di retrieval e il modello LLM possono essere tutti deployati su server privati. In questa configurazione nessun documento aziendale, nessuna query e nessun output transita su server di terze parti. È la soluzione ideale per settori con dati sensibili: legale, sanitario, finanziario e pubblica amministrazione.

WHAT CAN WE
BUILD TOGETHER?

INIZIA LA CONVERSAZIONE ↗