RAG e assistenti di conoscenza
ancorati ai tuoi dati.

Il RAG è lo strumento giusto quando le risposte devono essere ancorate a un corpo di conoscenza in evoluzione: documentazione, policy, ticket, contratti. Il fine-tuning cambia comportamento e stile, non i fatti; un semplice prompt basta quando la conoscenza entra nel contesto. Scegliamo lo schema adatto, e spesso li combiniamo.

Sbagliare qui è costoso. Abbiamo visto progetti di fine-tuning che dovevano essere RAG, e sistemi RAG che dovevano essere un singolo prompt ben progettato. Nominiamo il motivo della scelta.

Costruiamo l'intera pipeline: preparazione e suddivisione dei dati, embedding e recupero, ancoraggio e citazione perché le risposte rimandino alla fonte, e controllo degli accessi perché l'assistente non mostri mai un documento che l'utente non è autorizzato a vedere.

La qualità si misura, non si spera. Un sistema RAG viene consegnato con un set di valutazione che assegna un punteggio all'accuratezza e all'ancoraggio delle risposte a ogni modifica, così vedi la deriva di qualità prima dei tuoi utenti.

La conoscenza cambia, quindi il recupero va mantenuto: re-indicizzazione, monitoraggio della qualità del recupero, e attenzione al degrado silenzioso che erode la fiducia. Lo gestiamo con te, poi te lo consegniamo con la pipeline dei dati e la baseline di valutazione che lo rendono manutenibile.

È l'offerta Build & Run applicata al RAG: codice nei tuoi repository fin dal primo giorno, trasferimento della proprietà intellettuale nel contratto, e un team in grado di mantenerlo accurato dopo che ci facciamo da parte.