Fai sviluppare un chatbot AI

Assistente AI con Dati della tua azienda

CodeGuides sviluppa chatbot IA che accedono ai tuoi documenti, basi di conoscenza e origini dati, con diritti di accesso, attribuzione e integrazione configurabili nel tuo ambiente di sistema.

  • Architettura RAG: risposte dai nostri documenti e fonti
  • Diritti di accesso e condivisione dei dati configurabili
  • Integrazione in app web, intranet e strumenti esistenti

Porta requisiti specifici e verificheremo la situazione dei dati e le opzioni di integrazione.

  • Architettura RAG con dati propri
  • Fonte per risposta
  • Diritti di accesso configurabili
  • Integrazione nei tuoi sistemi

Ecco come appare un chatbot AI produttivo con i propri dati aziendali

Origini connesse

Manuali e termini e condizioni
234 documenti
Wiki di supporto
1.420 elementi
Gruppi di clienti CRM
Connessione API

Zugriffsrechte

Team di supporto: tutte le fonti
Vendite: manuali + CRM
Clienti: domande frequenti pubbliche

Assistente IA Online
Quale periodo di restituzione si applica ai clienti aziendali?
Secondo i Termini e condizioni generali B2B, per i clienti commerciali si applica una politica di restituzione individuale. Nella configurazione standard, la scadenza è 14 giorni lavorativi dalla data di consegna, salvo diverso accordo contrattuale.
Fonti (3)
Contratto_B2B_AGB.pdf · p. 14
Wiki di supporto: tipi di restituzione e scadenze
Gruppo clienti CRM: Clienti aziendali (Premium)
Inserisci la tua domanda...

Progetti e clienti selezionati

Università tecnologica di Wildau
Secanda AG
SENSYS GmbH
Knorr-Bremse AG
Zaibr Innovations GmbH
DTAD AG
Findeling GmbH
Netcom GmbH
Proprie origini dati Architettura RAG Integrazione API Risposte basate sulla fonte Sviluppo individuale

Perché semplici chatbot non abbastanza

Un chatbot AI senza connessione ai tuoi dati non risponderà a domande specifiche dell'azienda.

Bot FAQ standard

Risposte predefinite a domande note

Solo risposte fisse a domande preprogrammate
Nessuna connessione a documenti o sistemi interni
Elevato impegno di manutenzione per ogni modifica al contenuto
Nessuna informazione sulla fonte, nessuna tracciabilità

Chatbot AI con RAG

Risposte dai nostri documenti e fonti di dati

Capisce le domande libere e cerca risposte adeguate nelle tue fonti
Connessione a PDF, wiki, database e API
Nuovi documenti = nuova base di risposta, nessuno sforzo manuale
Ogni risposta con riferimento alla fonte, trasparente e verificabile
L'intelligenza artificiale generale non riconosce i tuoi contenuti

ChatGPT e Co. non conoscono manuali interni, dati di prodotto o regole specifiche dell'azienda.

La ricerca di testo libero non trova la cosa giusta

La ricerca full-text restituisce risultati, non risposte, i dipendenti devono leggere e interpretare da soli.

Nessun credito sorgente

Senza citare la fonte è difficile verificare se la risposta è corretta, il che rallenta l'utilizzo produttivo.

Mancano la protezione dei dati e i diritti di accesso

Senza un concetto di accesso configurato, i dati interni possono diventare involontariamente accessibili a tutti gli utenti.

Nessuna integrazione di sistema

Un chatbot isolato è di scarso aiuto, deve essere disponibile dove si svolge il lavoro.

Allucinazioni senza database

L'AI senza database verificato inventa risposte, RAG risponde solo a ciò che è nelle fonti approvate.

Un chatbot AI che conosce i tuoi contenuti e risponde in modo comprensibile.

CodeGuides sviluppa assistenti IA con architettura RAG: risposte basate sui tuoi documenti condivisi, con informazioni sulla fonte e diritti di accesso configurabili.

Fai una domanda
Cerca fonti
Rispondi con le fonti

Ecco come funziona RAG, Generazione aumentata con recupero

RAG è l'architettura che abilita i chatbot AI con i propri dati aziendali. Ecco come funziona una richiesta:

1

Domanda dell'utente

L'utente pone una domanda gratuita nel chatbot

2

Ricerca vettoriale

Ricerca semantica nelle fonti indicizzate

3

Richiama passaggi

Sezioni di testo pertinenti da fonti approvate

4

LLM formulato

L'AI genera la risposta dai passaggi recuperati

5

Risposta + fonti

Rispondi con fonti, trasparenti e verificabili

Importante: RAG non significa allucinazioniIl modello linguistico risponde solo in base ai passaggi recuperati dalle tue fonti condivise. Se il sistema non trova alcuna informazione adeguata, il chatbot lo dirà chiaramente invece di inventare una risposta.

Origini dati

Quali origini dati può utilizzare il chatbot AI?

L'assistente AI si connette alle origini dati che condividi, strutturate, indicizzate e con diritti di accesso configurabili.

Documento

PDF, documenti Word
Manuali e istruzioni
Schede tecniche

Base di conoscenza

Confluenza / Wiki
SharePoint/Intranet
Nozione, Gitbook

Sistemi e API

Dati CRM (gruppi di clienti)
Dati prodotto ERP
Supporta i sistemi di ticket

Chatbot AI

Architettura RAG
Diritti di accesso configurabili

Web e Intranet

Sito web aziendale
Intranet/portale dei dipendenti
Portale clienti

Prodotti software

Applicazione SaaS
App web/pannello di controllo
API per sistemi esterni

Comunicazione

Microsoft Teams
Lasco
Richieste basate su email

A cosa servono i chatbot IA può essere utilizzato in modo produttivo

Casi d'uso concreti che sono tecnicamente fattibili ed economicamente sensati.

01

Assistente della conoscenza interna

Quali sono le norme sulle ferie per il lavoro a orario ridotto?
Secondo l'articolo 3, paragrafo 2 dell'accordo aziendale, il diritto alle ferie per lavoro ridotto viene adeguato proporzionalmente...
Accordo aziendale_2024.pdf · §3

I dipendenti trascorrono ore a cercare tra manuali, linee guida e vecchi documenti di progetto.

Assistente AI basato su RAG nell'intranet con fonti di documenti configurate, diritti di accesso per team e citazione della fonte.

  • Ricerca di informazioni più rapida
  • Meno query interne
02

Assistente dati prodotto per le vendite

HP Serie 200 · Pompa ad alta pressione
Max. 220 bar · DN50 · IP67 · Scheda tecnica: HP200_v3.pdf
HP Serie 250 · Pompa ad alta pressione
Max. 250 bar · DN65 · IP68 · Scheda tecnica: HP250_v2.pdf

I team di vendita cercano manualmente informazioni tecniche, specifiche e compatibilità del prodotto nei PDF e nei sistemi interni.

Assistente AI con accesso a cataloghi di prodotti, schede tecniche e documentazione tecnica, con risposte precise e citazione della fonte.

  • Elaborazione più rapida dei preventivi
  • Meno domande al reparto tecnico
03

Assistente assistenza clienti

Quando arriverà il mio ordine?
Le consegne standard vengono consegnate entro 3-5 giorni lavorativi. La consegna espressa è possibile fino alle 18:00. il giorno lavorativo successivo.
Domande frequenti sul supporto: spedizione e consegna

Le richieste dei clienti in arrivo vengono elaborate manualmente. Domande standard su prodotti, tempi di consegna e capacità di vincolo del servizio.

L'assistente AI sul sito Web o nel portale clienti risponde a domande standard in base alle informazioni sul prodotto rilasciate e alle domande frequenti.

  • Meno richieste standard manuali
  • Disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per domande comuni
04

Procedura guidata conformità e policy

ISO 27001 si applica ai nostri fornitori di servizi cloud?
Secondo le linee guida sulla sicurezza IT §8, tutti i servizi cloud esterni devono fornire prova della certificazione ISO 27001 o deve essere disponibile un AVV.
Linee guida sulla sicurezza IT_v2025.pdf · §8

I dipendenti chiedono regolarmente informazioni su linee guida interne, requisiti di conformità e requisiti legali.

Chatbot interno con accesso alle linee guida, ai manuali e ai documenti di conformità attuali, con riferimenti alle fonti con versione.

  • Risposte più rapide alle domande sulle politiche
  • Banca informativa sempre aggiornata
05

Assistente del team di supporto

Risposta suggerita
Problema noto nella v3.1.2, corretto nella v3.1.3. Soluzione alternativa: eliminare l'app e reinstallarla. Uscita: mercoledì.

Gli agenti dell'assistenza cercano manualmente le risposte nella documentazione e riformulano ogni volta le risposte standard.

L'assistente interno fornisce suggerimenti di risposte contestuali per gli agenti in base ai dati di prodotto rilasciati e ai ticket storici.

  • Elaborazione dei ticket più rapida
  • Qualità della risposta più coerente
06

Assistente all'onboarding per i nuovi dipendenti

Come posso richiedere l'accesso VPN?
L'accesso VPN viene richiesto tramite il portale IT self-service all'indirizzo intern.firma.de/it. Attivazione entro 1 giorno lavorativo.
Wiki di onboarding: apparecchiature IT

I nuovi dipendenti hanno molte domande su processi, strumenti e procedure interne, vincolando così la capacità dei team esperti.

Assistente AI con accesso alla documentazione di onboarding, alle domande frequenti e alle guide ai processi, disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

  • Meno query di onboarding
  • Onboarding più veloce

Hai un caso d'uso specifico? Verifichiamo la situazione dei dati e la fattibilità tecnica.

Ecco come sviluppiamo il tuo Chatbot AI

Dalla situazione dei dati al chatbot produttivo, strutturato e senza lunghi tempi di consegna.

1

Chiarire caso d'uso e obiettivo

A quali domande dovrebbe rispondere il chatbot? Chi sono gli utenti? Qual è il valore aggiunto concreto?

2

Controlla le origini dati

Quali documenti e sistemi sono in atto? Valutare qualità, formato e accessibilità.

3

Concetto e architettura RAG

Specificare il modello di incorporamento, il database vettoriale, il concetto di accesso, l'integrazione e l'architettura di protezione dei dati.

4

Sviluppa prototipo

MVP con intervallo dati limitato. Metti alla prova con domande reali e utenti reali.

5

Verifica la qualità della risposta

Test sistematici con domande reali, ottimizzazione della copertura delle fonti e accuratezza delle risposte.

6

Integra ed espandi in modo produttivo

Integrazione nel tuo ambiente di sistema. Monitoraggio, ciclo di feedback ed espansione di ulteriori fonti di dati.

Perché CodeGuides per il tuo Chatbot AI

Un chatbot AI è più di un modello linguistico. Ha bisogno di infrastrutture backend, pipeline di dati e concetti di accesso puliti.

Backend e pipeline di dati

Importazione, indicizzazione, incorporamento e database vettoriale di documenti, costruiamo l'intera infrastruttura dietro il chatbot.

Diritti di accesso e concetto di ruolo

Concetti di accesso a grana fine: quale gruppo di utenti vede quali fonti di documenti, appropriate alla tua struttura organizzativa.

Integrazione di sistema

Il chatbot deve essere accessibile ovunque lavorino i tuoi dipendenti: intranet, app web, CRM o come API.

Fonti e trasparenza

Ogni risposta mostra da quale fonte proviene. Questo crea fiducia e rende riconoscibili gli errori.

Protezione dei dati fin dalla progettazione

Archiviazione dei dati possibile in Germania o nell'UE. La protezione dei dati viene presa in considerazione a livello architettonico fin dall'inizio.

Monitoraggio e garanzia della qualità

Logging, meccanismi di feedback e monitoraggio della qualità della risposta per le operazioni produttive.

Un chatbot AI non è un prodotto plug-and-play. La differenza decisiva sta nella pipeline di dati pulita, nel concetto di accesso ben studiato e nell'integrazione nell'ambiente di lavoro reale, che è proprio la nostra forza come partner di sviluppo software.

Per chi è un individuo Chatbot AI utile?

Un chatbot AI individuale con i propri dati ha senso quando gli strumenti AI generici non possono accedere ai tuoi contenuti.

Adatto

  • Aziende con molti documenti interni, manuali o dati di prodotto
  • Team con richieste di informazioni ricorrenti di frequente
  • Supporta i team che lavorano con un'ampia documentazione
  • Fornitori SaaS che desiderano integrare un assistente nel loro prodotto
  • Aziende con requisiti chiari in materia di diritti di accesso e protezione dei dati

Meno adatto

  • Aziende senza stock di documenti digitalizzati
  • Molte piccole quantità di documenti che potrebbero essere mappati anche come semplice ricerca
  • Senza referente interno per la manutenzione dei documenti e la manutenzione dei dati

Non sei sicuro? Nella prima consulenza controlliamo se e come un chatbot è adatto al vostro caso d’uso.

Pronto a sviluppare un chatbot AI con i tuoi dati?

Controlliamo la situazione dei tuoi dati, chiariamo i diritti di accesso e le opzioni di integrazione e diamo una valutazione onesta della fattibilità.

Origini dati disponibili?
Controlla il caso d'uso
Pianifica MVP del chatbot

Domande frequenti sul chatbot AI

Cos'è un chatbot RAG?

RAG sta per Retrieval-Augmented Generation. Con RAG, il chatbot cerca innanzitutto documenti e fonti dati condivisi e utilizza le informazioni che trova come contesto per la sua risposta. Ciò significa che risponde alle domande in base ai contenuti della tua azienda, non solo in base alla formazione generale sull'intelligenza artificiale.

Quanto costa sviluppare un chatbot AI?

Un primo MVP con architettura RAG e documenti propri costa solitamente tra 15.000 e 45.000 euro, a seconda del volume di dati, della complessità dei diritti di accesso e della connessione al sistema. Nella consultazione iniziale riceverete una valutazione concreta.

Quali documenti può utilizzare il chatbot AI?

PDF, documenti Word, Markdown, pagine HTML, database strutturati e sistemi collegati tramite interfacce. Sviluppiamo la pipeline dei documenti adatta al tuo database.

Un chatbot AI può essere implementato in modo conforme al GDPR?

Sì. Sviluppiamo con un'architettura orientata alla protezione dei dati: archiviazione dei dati in Germania o nell'UE, diritti di accesso chiari, nessun invio di dati interni a servizi esterni senza base legale. Raccomandiamo un ulteriore esame legale.

Il chatbot può essere integrato nel nostro software esistente?

Sì. Integriamo l'assistente AI in app web, intranet, sistemi CRM o lo forniamo come API. L’integrazione è una parte centrale dello sviluppo.

Cosa succede se il chatbot non trova una risposta?

Il chatbot afferma chiaramente che non riesce a trovare una fonte adatta per questa domanda nei documenti condivisi invece di inventare una risposta. La trasparenza è una caratteristica fondamentale dell’approccio RAG.

Come vengono controllati i diritti di accesso?

Sviluppiamo concetti di accesso che definiscono quali aree utente o team hanno accesso a quali fonti di documenti. Nessun utente vede più di quanto approvato.

Possiamo iniziare e poi espandere?

Sì, consigliamo un MVP con un intervallo dati limitato. Dopo un funzionamento collaudato è possibile aggiungere ulteriori fonti, integrazioni e aree utente.

Abbiamo bisogno della nostra infrastruttura IA?

No. Se non vuoi costruire la tua infrastruttura, puoi anche utilizzare i servizi AI esistenti (OpenAI, Azure OpenAI) e noi costruiremo l'infrastruttura attorno ad essi. Il database vettoriale, la pipeline dei documenti e il backend sono sviluppati da noi. Si prega di notare le norme sulla protezione dei dati.

Un'altra domanda a cui non è stata data risposta qui? Parliamo del progetto chatbot
Informazioni su CodeGuides

CodeGuides è un'agenzia di app e intelligenza artificiale tedesca per app Flutter, software personalizzato, automazione IA e infrastruttura IA locale. Consulenza e implementazione provengono da un'unica fonte: valutiamo tecnicamente i casi d'uso, costruiamo il primo progetto pilota e lo adattiamo al funzionamento a livello aziendale, conforme al GDPR e con hosting in Germania.

CodeGuides GmbH · Königs Wusterhausen Sul mercato dal 2019 100+ progetti digitali 100% interno (DE) Consulenza e implementazione da un'unica fonte

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Descrivi il tuo caso d'uso. Nella consultazione iniziale controlliamo la situazione dei dati e la fattibilità.

Risponderemo entro un giorno lavorativo.

Oppure direttamente: info@codeguides.de · 03375 2510 343

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Franz Opitz, CodeGuides GmbH
Franz Opitz CodeGuides GmbH +49 (0) 3375 2510 343 info@codeguides.de

Cosa succede dopo?

1

Consultazione iniziale (45 min.)

Chiarire progetti, origini dati e opzioni di integrazione.

2

Valutazione tecnica

Architettura RAG, impegno e suggerimento MVP concreto.

3

Offerta e implementazione

Concetto scritto con stima dell'impegno. Decidi tu.

Verifica progetto chatbot

Questo è ciò che dovresti portare con te al colloquio:

  • A quali domande dovrebbe rispondere il chatbot?
  • Quali fonti di dati e documenti ci sono?
  • Chi sono gli utenti (dipendenti/clienti)?
  • Dove dovrebbe essere integrato il chatbot?
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