Assistente AI basato sui dati della tua azienda
CodeGuides sviluppa chatbot di AI in grado di accedere ai suoi documenti, alle basi di conoscenza e alle fonti di dati, con permessi di accesso, attribuzione delle fonti e integrazioni configurabili nel suo ambiente di sistemi.
- 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 indicata per ogni risposta
- Diritti di accesso configurabili
- Integrazione nei tuoi sistemi
Ecco come si presenta un chatbot di AI pronto per la produzione e basato sui dati aziendali
Progetti e clienti selezionati
Perché i chatbot semplici non sono sufficienti
Un chatbot di AI non collegato ai suoi dati non può rispondere a domande specifiche sulla sua azienda.
Bot FAQ standard
Risposte predefinite a domande note
Chatbot AI con RAG
Risposte basate sui suoi documenti e sulle sue fonti di dati
ChatGPT e Co. non conoscono manuali interni, dati di prodotto o regole specifiche dell'azienda.
La ricerca full-text restituisce risultati, non risposte: i dipendenti devono leggere e interpretare i contenuti autonomamente.
Senza indicare la fonte, è difficile verificare la correttezza delle risposte e questo rallenta l’adozione in produzione.
Senza una gestione degli accessi configurata, i dati interni potrebbero diventare involontariamente accessibili a tutti gli utenti.
Un chatbot isolato è poco utile: deve essere disponibile dove si svolge il lavoro.
Senza una base di dati verificata, l’AI può inventare risposte. RAG risponde solo sulla base delle fonti approvate.
Un chatbot AI che conosce i contenuti della tua azienda e risponde in modo trasparente
CodeGuides sviluppa assistenti di AI basati su un’architettura RAG: risposte fondate sui documenti autorizzati, con indicazione delle fonti e permessi di accesso configurabili.
Come funziona la RAG, generazione aumentata dal recupero
RAG è l’architettura che consente ai chatbot di AI di utilizzare i dati aziendali. Ecco come funziona una richiesta:
Domanda dell'utente
L’utente pone una domanda libera nel chatbot
Ricerca vettoriale
Ricerca semantica nelle fonti indicizzate
Recupero dei passaggi pertinenti
Sezioni di testo pertinenti da fonti approvate
Il modello linguistico formula la risposta
L’AI genera una risposta a partire dai passaggi recuperati
Risposta e fonti
Risposta con indicazione delle fonti, trasparente e verificabile
Origini dati
Quali fonti dati può usare il chatbot AI?
L’assistente di AI si collega alle fonti di dati che autorizza, le organizza e indicizza e consente di configurare i permessi di accesso.
Documento
Base di conoscenza
Sistemi e API
Chatbot AI
Architettura RAG
Diritti di accesso configurabili
Web e Intranet
Prodotti software
Comunicazione
A cosa servono i chatbot di AI può essere utilizzato in modo produttivo
Casi d'uso concreti che sono tecnicamente fattibili ed economicamente sensati.
Assistente per la conoscenza aziendale
I dipendenti trascorrono ore a cercare tra manuali, linee guida e vecchi documenti di progetto.
Assistente di AI basato su RAG nell’intranet, con fonti documentali configurate, permessi di accesso per team e indicazione delle fonti.
- Ricerca di informazioni più rapida
- Meno query interne
Assistente dati prodotto per le vendite
I team commerciali cercano manualmente nei PDF e nei sistemi interni informazioni tecniche sui prodotti, specifiche e compatibilità.
Assistente di AI con accesso a cataloghi di prodotti, schede tecniche e documentazione tecnica, per fornire risposte precise con indicazione delle fonti.
- Elaborazione più rapida dei preventivi
- Meno domande al reparto tecnico
Assistente assistenza clienti
Le richieste dei clienti vengono gestite manualmente. Le domande ricorrenti su prodotti, tempi di consegna e modalità d’uso assorbono risorse.
L’assistente di AI sul sito web o nel portale clienti risponde alle domande più frequenti sulla base delle informazioni sui prodotti e delle FAQ autorizzate.
- Meno richieste standard gestite manualmente
- Disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per domande comuni
Procedura guidata conformità e policy
I dipendenti chiedono regolarmente informazioni su linee guida interne, requisiti di conformità e requisiti legali.
Chatbot interno con accesso a linee guida, manuali e documenti di conformità aggiornati, con riferimenti alle fonti e alle relative versioni.
- Risposte più rapide alle domande sulle politiche
- Banca informativa sempre aggiornata
Assistente del team di supporto
Gli operatori dell'assistenza cercano manualmente le risposte nella documentazione e ogni volta riformulano le risposte standard.
L'assistente interno suggerisce risposte contestuali agli operatori, basandosi sui dati di prodotto approvati e sui ticket precedenti.
- Elaborazione dei ticket più rapida
- Qualità della risposta più coerente
Assistente all'onboarding per i nuovi dipendenti
I nuovi dipendenti hanno molte domande su processi, strumenti e procedure interne, sottraendo tempo ai team più 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 richieste di supporto durante l'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 Chatbot AI
Dall'analisi dei dati alla messa in produzione del chatbot, con un processo strutturato e senza lunghe attese.
Definire il caso d'uso e gli obiettivi
A quali domande dovrebbe rispondere il chatbot? Chi sono gli utenti? Qual è il valore aggiunto concreto?
Controlla le origini dati
Quali documenti e sistemi sono in atto? Valutare qualità, formato e accessibilità.
Concetto e architettura RAG
Definire il modello di embedding, il database vettoriale, il sistema di controllo degli accessi, le integrazioni e l'architettura per la protezione dei dati.
Sviluppare un prototipo
MVP con un insieme limitato di dati. Lo metti alla prova con domande e utenti reali.
Verificare la qualità delle risposte
Test sistematici con domande reali, ottimizzazione della copertura delle fonti e accuratezza delle risposte.
Integrare e ampliare la soluzione in produzione
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: richiede un'infrastruttura backend solida, pipeline di dati e sistemi di controllo degli accessi ben progettati.
Backend e pipeline dei dati
Realizziamo l'intera infrastruttura del chatbot: importazione e indicizzazione dei documenti, embedding e database vettoriale.
Diritti di accesso e concetto di ruolo
Sistemi di controllo degli accessi granulari: definiamo quali gruppi di utenti possono consultare le diverse fonti documentali, in base alla struttura della tua organizzazione.
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
Registrazione delle attività, meccanismi di feedback e monitoraggio della qualità delle risposte per la messa in produzione.
Un chatbot AI non è una soluzione pronta all'uso. A fare la differenza sono una pipeline di dati ben progettata, un sistema di controllo degli accessi efficace e l'integrazione nell'ambiente di lavoro. È qui che entra in gioco la nostra esperienza nello sviluppo software.
Per chi è utile un chatbot su misura Un chatbot IA è utile?
Un chatbot AI su misura, basato sui tuoi dati, è utile quando gli strumenti AI generici non possono accedere ai tuoi contenuti.
Adatto
- Aziende con molti documenti interni, manuali o dati di prodotto
- Team che ricevono spesso richieste di informazioni ricorrenti
- 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 un patrimonio documentale digitalizzato
- Quantità molto ridotte di documenti, per le quali potrebbe bastare una semplice ricerca
- Aziende senza una persona interna responsabile della gestione dei documenti e dei dati
Hai dubbi? Nel primo colloquio valutiamo se e come un chatbot può essere utile per il tuo caso d'uso.
Altri Servizi AI di CodeGuides
Il chatbot AI è un elemento fondamentale, ecco altre offerte di AI di CodeGuides.
Panoramica dell'agenzia AI
Tutti i servizi AI di CodeGuides: dalla consulenza alla messa in produzione.
Scopri di piùIntegrazione ChatGPT e OpenAI
Integrazione di ChatGPT e delle API OpenAI nei software esistenti, anche con modelli open source.
Scopri di piùAutomazione AI
Automatizza i processi manuali con l'intelligenza artificiale: documenti, e-mail, ticket e flussi di lavoro.
Scopri di piùConsulenza AI per aziende
Analisi dei casi d'uso e verifica di fattibilità tecnica prima dello sviluppo.
Scopri di piùAutomazione dei processi AI
Casi d'uso concreti ed esperienze per le aziende di medie dimensioni.
Scopri di piùSviluppo software
Sviluppo di software e app web su misura come base per integrare l'AI.
Scopri di piùVuoi sviluppare un chatbot IA con i tuoi dati?
Analizziamo i dati a tua disposizione, chiariamo i diritti di accesso e le possibilità di integrazione e valutiamo con franchezza la fattibilità.
Domande frequenti sui chatbot IA
Cos'è un chatbot RAG?
RAG sta per Retrieval-Augmented Generation. Con questa tecnica, il chatbot cerca prima nei documenti e nelle fonti di dati autorizzati, poi usa le informazioni trovate come contesto per formulare la risposta. In questo modo risponde sulla base dei contenuti della tua azienda, non soltanto delle conoscenze generali acquisite durante l'addestramento dell'AI.
Quanto costa sviluppare un chatbot AI?
Un primo MVP con architettura RAG e documenti aziendali costa in genere tra 15.000 e 45.000 euro, a seconda del volume di dati, della complessità dei diritti di accesso e delle integrazioni con i sistemi esistenti. Nel primo colloquio riceverai una valutazione concreta.
Quali documenti può utilizzare il chatbot AI?
PDF, documenti Word, file Markdown, pagine HTML, database strutturati e sistemi collegati tramite interfacce. Sviluppiamo una pipeline documentale adatta ai tuoi dati.
Un chatbot AI può essere implementato in modo conforme al GDPR?
Sì. Progettiamo un'architettura orientata alla protezione dei dati, con archiviazione in Germania o nell'UE, diritti di accesso chiari e senza inviare dati interni a servizi esterni in assenza di una base giuridica. Consigliamo anche una verifica legale.
Il chatbot può essere integrato nel nostro software esistente?
Sì. Integriamo l'assistente AI in app web, intranet e sistemi CRM, oppure lo rendiamo disponibile tramite API. L'integrazione è una componente fondamentale dello sviluppo.
Cosa succede se il chatbot non trova una risposta?
Se non trova una fonte pertinente tra i documenti autorizzati, il chatbot lo dichiara chiaramente invece di inventare una risposta. La trasparenza è uno dei principi fondamentali dell'approccio RAG.
Come vengono controllati i diritti di accesso?
Progettiamo sistemi di controllo degli accessi che definiscono quali gruppi di utenti o team possono consultare le diverse fonti documentali. Ogni utente vede solo i contenuti autorizzati.
Possiamo iniziare e poi espandere?
Sì, consigliamo un MVP con un insieme limitato di dati. Dopo averne verificato il funzionamento, è possibile aggiungere altre fonti, integrazioni e gruppi di utenti.
Abbiamo bisogno di un'infrastruttura AI proprietaria?
No. Se non vuoi realizzare un'infrastruttura proprietaria, puoi usare servizi AI esistenti come OpenAI e Azure OpenAI: noi svilupperemo l'infrastruttura necessaria. Realizzeremo il database vettoriale, la pipeline documentale e il backend. Tieni conto delle norme sulla protezione dei dati.
CodeGuides sviluppa app per consumatori e aziende, principalmente app B2C. Il nostro team interno in Germania si occupa di pianificazione del prodotto, sviluppo Flutter e gestione a lungo termine, oltre a software su misura, automazione con IA e infrastrutture IA locali.
Richiedi un chatbot IA
Descrivi il tuo caso d'uso. Nella consultazione iniziale controlliamo la situazione dei dati e la fattibilità.
Fissa un incontro
45 minuti per una valutazione tecnica del tuo progetto di chatbot.
Cosa succede dopo?
Verifica progetto chatbot
Ecco cosa preparare per il 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?