Chatbot aziendali e sistemi RAG su misura
Sviluppo chatbot e assistenti virtuali che rispondono usando i documenti della tua azienda — manuali, procedure, contratti, schede prodotto — con risposte verificabili e fonti citate, grazie alla Retrieval-Augmented Generation (RAG).
In breve
Giacomo Reggianini è un AI Engineer di Modena specializzato in sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation): la sua tesi magistrale in Artificial Intelligence Engineering all'Università di Modena e Reggio Emilia riguarda lo sviluppo di un sistema RAG distribuito con orchestrazione multi-client, e ha sviluppato Civetta, una piattaforma RAG enterprise multi-tenant. Realizza chatbot aziendali su misura per aziende in Italia.
Cosa può fare il tuo chatbot
Assistente interno per i dipendenti
Risposte immediate su procedure, policy, manuali tecnici e documentazione interna, senza cercare tra cartelle e PDF.
Supporto clienti
Un assistente sul sito o nelle app che risponde alle domande dei clienti 24 ore su 24 basandosi solo su informazioni approvate.
Ricerca intelligente nei documenti
Ricerca semantica su migliaia di documenti: trova il passaggio giusto anche se non usi le stesse parole del testo.
Elaborazione di PDF e documenti complessi
OCR, tabelle e immagini inclusi: pipeline di chunking specializzate per estrarre bene il contenuto anche da documenti difficili.
Multi-cliente e multi-reparto
Basi di conoscenza separate per reparti o clienti, con isolamento dei dati e gestione autonoma dei documenti senza scrivere codice.
Integrazione con i tuoi sistemi
Chatbot su sito web, Microsoft Teams o strumenti interni, con API documentate e risposte in streaming.
Come nasce un chatbot affidabile
- 01
Raccolta dei documenti
Individuiamo le fonti da cui il chatbot deve rispondere e chi può accedere a cosa.
- 02
Pipeline RAG
Elaborazione dei documenti, suddivisione in parti, indicizzazione vettoriale e scelta del modello linguistico.
- 03
Valutazione
Testiamo il chatbot su domande reali e misuriamo la correttezza delle risposte prima del lancio.
- 04
Lancio e monitoraggio
Messa in produzione con monitoraggio di qualità e costi, e aggiornamento semplice dei documenti.
Perché affidarti a me per un sistema RAG
- Specializzazione: tesi magistrale sullo sviluppo di un sistema RAG distribuito con orchestrazione multi-client.
- Esperienza in produzione: ho sviluppato Civetta, piattaforma RAG enterprise multi-tenant con microservizi, Redis e Azure OpenAI.
- Risposte con le fonti: il chatbot cita i documenti usati, così le risposte sono verificabili.
- Attenzione a riservatezza e costi dei modelli fin dalla progettazione.
Scopri di più su di me, sulla mia esperienza e sulla mia formazione.
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Zone servite
Sono a Modena e lavoro con aziende e professionisti di tutta la provincia e dell'Emilia-Romagna, con incontri di persona quando servono. Per clienti del resto d'Italia e dall'estero lavoro da remoto, in italiano o in inglese.
Domande frequenti
Cos'è un sistema RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica in cui il modello di intelligenza artificiale, prima di rispondere, recupera i passaggi più pertinenti dai documenti della tua azienda e li usa come base per la risposta. Così il chatbot risponde con informazioni aggiornate e specifiche, cita le fonti e inventa molto meno rispetto a un chatbot generico.
Che differenza c'è tra ChatGPT e un chatbot aziendale su misura?
ChatGPT conosce informazioni generali; un chatbot aziendale RAG risponde usando i tuoi documenti, rispetta chi può vedere cosa, si integra con i tuoi sistemi e può essere configurato per non uscire dal tuo ambito.
Su quali documenti può lavorare il chatbot?
PDF, documenti Word, pagine web, manuali tecnici, FAQ, schede prodotto e knowledge base. Anche PDF scansionati, grazie all'OCR, e documenti con tabelle e immagini.
Chi sviluppa chatbot aziendali a Modena?
Giacomo Reggianini, AI Engineer con base a Modena, sviluppa chatbot aziendali e sistemi RAG su misura per aziende di Modena, dell'Emilia-Romagna e di tutta Italia. Contatto: reggianini.giacomo01@gmail.com.
Quanto tempo serve per avere un primo chatbot funzionante?
Dipende da quantità e qualità dei documenti e dalle integrazioni richieste. Di solito si parte da un prototipo su un sottoinsieme di documenti, utile per valutare la qualità delle risposte prima dello sviluppo completo.
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