Motori di ricerca che capiscono il significato delle domande, non solo le parole. Basati su embeddings vettoriali e vector database, trovano ciò che l'utente intende — anche se usa termini diversi, fa errori o cerca in italiano su contenuti in inglese.
La ricerca tradizionale funziona per corrispondenza esatta di stringhe. Se l'utente scrive "scarpe running" e il prodotto si chiama "calzature jogging", la ricerca fallisce. Ogni anno le aziende perdono vendite, supporto e produttività per questo motivo.
Il 20-30% delle query su e-commerce e knowledge base non produce risultati utili. Non perché il contenuto non esista, ma perché le parole usate non corrispondono esattamente a quelle indicizzate.
Ricercare "auto" non trova risultati con "vettura", "macchina" o "automobile". Costruire dizionari di sinonimi è costoso, incompleto e impossibile da mantenere su cataloghi in evoluzione.
Una query come "prodotto che non lasci residui sulle mani" è impossibile da soddisfare con keyword matching. La ricerca semantica la traduce automaticamente nel concetto corretto.
Ogni testo — prodotto, documento, FAQ — viene trasformato in un vettore numerico ad alta dimensione che rappresenta il suo significato. La ricerca trova i vettori più vicini alla query, indipendentemente dalle parole usate.
Ogni elemento del catalogo, documento o base di conoscenza viene trasformato in un vettore semantico usando modelli come OpenAI text-embedding-3 o Cohere Embed. L'operazione si esegue una volta sola e si aggiorna incrementalmente.
I vettori vengono indicizzati in un vector database (pgvector su PostgreSQL, Elasticsearch con k-NN, o Pinecone) ottimizzato per ricerche di similarità coseno su milioni di vettori in millisecondi.
La query dell'utente viene embeddata in tempo reale e confrontata con l'indice. I risultati vengono reranked con modelli cross-encoder per massimizzare la precisione. Il tutto in latenze inferiori a 200ms.
La ricerca semantica trasforma l'esperienza di ricerca in ogni contesto aziendale dove gli utenti cercano informazioni in linguaggio naturale.
Ricerca che trova il prodotto giusto anche quando l'utente usa termini diversi da quelli del catalogo. Riduce il tasso di ricerca senza risultati e aumenta il conversion rate.
Supporto tecnico e HR che risponde a domande in linguaggio naturale trovando la risposta corretta nei manuali, nelle FAQ e nelle procedure interne, anche se formulate diversamente.
Ricerca per concetto su grandi corpus di contratti, sentenze, normative e documenti legali. Trova clausole rilevanti anche espresse con terminologia diversa da quella usata nella query.
Ricerca semantica su note, email e ticket di supporto per trovare precedenti simili, risolvere problemi più velocemente e identificare pattern nei feedback dei clienti.
La ricerca semantica è il cuore dei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation): recupera i documenti pertinenti da fornire come contesto a un LLM per generare risposte accurate e verificabili.
Trova contenuti in inglese con query in italiano e viceversa. Fondamentale per aziende con documentazione tecnica internazionale o cataloghi di fornitori in lingue diverse.
Utilizziamo i modelli di embedding e i vector database più performanti, selezionando la combinazione ottimale per volume di dati, latenza richiesta e infrastruttura esistente.
Enplin implementa motori di ricerca semantica per aziende a Meda, Monza, Milano e in tutta la Lombardia. Interveniamo su e-commerce, portali intranet, knowledge base e sistemi RAG enterprise, sia on-premise che su cloud.
Le PMI manifatturiere e commerciali lombarde operano spesso su cataloghi di migliaia di codici prodotto con terminologie tecniche specializzate. La ricerca semantica risolve uno dei problemi più concreti di questi contesti: il cliente che sa cosa vuole ma non conosce la terminologia esatta del catalogo. Un problema commerciale reale, con una soluzione tecnica precisa.