Chatbot AI e Soluzioni RAG
Chatbot AI e Soluzioni RAG
Trasforma la conoscenza della tua azienda in un assistente AI affidabile.
Costruiamo chatbot AI e assistenti RAG che rispondono partendo dai tuoi documenti approvati, contenuti del sito, FAQs, knowledge base e sistemi aziendali, con confini più chiari, gestione delle fonti e percorsi di escalation.
Il problema
La tua azienda ha già le risposte. Le persone fanno solo fatica a trovarle.
La conoscenza è spesso distribuita tra documenti, PDFs, siti web, FAQs, note CRM, materiale di supporto, drive e sistemi interni. Un assistente RAG trasforma questa conoscenza frammentata in una semplice esperienza chat, così clienti o team possono fare domande e ottenere risposte utili da fonti approvate.
A differenza di un chatbot base, l’obiettivo non è generare risposte generiche. L’obiettivo è rendere la conoscenza aziendale esistente più facile da accedere, usare e migliorare nel tempo.
Esplora ALT SAINT con AI
Chiedi ad ALT SAINT AI
Cosa costruiamo
Assistenti AI per clienti, team e conoscenza aziendale.
Progettiamo assistenti intorno alle domande che le persone fanno davvero e alla conoscenza che la tua azienda possiede già.
Chatbot AI per siti web
Per domande dei clienti, guida prodotto, supporto, onboarding e lead capture.
Assistenti interni
Per team che hanno bisogno di accesso più rapido a policy, SOPs, informazioni sui servizi e risposte interne.
Q&A sui documenti
Per PDFs, manuali, proposte, policy, help docs e informazioni prodotto.
Integrazioni di sistema
Per assistenti collegati a siti web, CRMs, helpdesk, database o workflow interni.
Cosa ottieni
Un sistema di risposta operativo, non solo un widget chatbot.
Ti aiutiamo a passare dalla conoscenza frammentata a un assistente AI utilizzabile, con fonti, regole, test e loop di miglioramento corretti.
Revisione della conoscenza
Identifichiamo cosa l’assistente deve sapere, cosa deve evitare e quali fonti possono essere considerate affidabili.
Design del flusso di risposta
Definiamo tipi di domande, regole di risposta, gestione delle fonti, handover umano e percorsi di escalation.
Build RAG
Colleghiamo l’assistente a documenti, pagine, knowledge base o sistemi aziendali approvati.
Test
Testiamo domande reali, revisioniamo le risposte deboli e miglioriamo la knowledge base prima del lancio.
Analytics
Aiutiamo a monitorare utilizzo, domande senza risposta, gap nei contenuti e opportunità di miglioramento.
Loop di miglioramento
Creiamo un percorso per aggiornare la conoscenza, rifinire le risposte e migliorare l’assistente nel tempo.
Come funziona
Dalla conoscenza frammentata a un assistente AI testato.
Un processo semplice per trasformare le tue fonti approvate in un assistente che clienti o team possono usare davvero.
1. Audit
Analizziamo use case, utenti, rischi e la conoscenza di cui l’assistente ha bisogno.
2. Selezione delle fonti
Scegliamo documenti, pagine, FAQs, database o sistemi che l’assistente può usare.
3. Build e test
Costruiamo l’assistente, testiamo domande reali e ottimizziamo le regole di risposta.
4. Lancio e miglioramento
Lanciamo, monitoriamo l’utilizzo, analizziamo i gap e miglioriamo il sistema nel tempo.
Esempio di sistema
Scopri come un assistente RAG può lavorare con conoscenza aziendale reale.
Questo esempio mostra il tipo di assistente che ALT SAINT può costruire: un sistema collegato a fonti di conoscenza approvate, progettato per recuperare informazioni rilevanti e rispondere con confini più chiari rispetto a un chatbot generico.
Perché funziona meglio
Più utile di un chatbot base. Più controllato dell’AI generica.
Un assistente RAG è progettato per rispondere con contesto aziendale, non solo per generare testo plausibile.
Chatbot base
Di solito limitato a risposte scriptate, flussi predefiniti o risposte superficiali dal sito.
Chatbot AI generico
Può rispondere in modo ampio, ma può tirare a indovinare quando non ha il giusto contesto aziendale.
Assistente RAG ALT SAINT
Risponde da fonti approvate, con confini più chiari, gestione delle fonti e logica di escalation.
Related Services
Chatbot AI e Soluzioni RAG Related Services
Explore related services to discover more solutions, capabilities and ways we can help.
Crea un assistente di conoscenza
Pronto a trasformare la conoscenza della tua azienda in risposte utili?
Raccontaci cosa chiedono le persone, dove vive la tua conoscenza e cosa deve supportare l’assistente.
Avvia la conversazione sull’assistente
Raccontaci cosa il tuo chatbot deve sapere e fare.
Condividi il tuo use case, il tipo di conoscenza che vuoi collegare e se l’assistente è per clienti, team interni o entrambi.
Domande
Cosa chiedono di solito i clienti prima di costruire un assistente di conoscenza.
Che cos’è RAG?
RAG significa retrieval-augmented generation. In termini semplici, l’assistente cerca nelle fonti di conoscenza approvate prima di generare una risposta, invece di affidarsi solo all’addestramento generale del modello.
È diverso da un chatbot normale?
Sì. Un chatbot normale può seguire script o comportamenti AI generici. Un assistente RAG è progettato intorno alle tue fonti di conoscenza, alle regole di risposta e ai percorsi di escalation.
Può usare i nostri documenti?
Sì. Può usare documenti approvati, contenuti del sito, FAQs, contenuti dell’help centre, PDFs, note CRM o knowledge base interne, in base allo scope e agli accessi.
Può citare le fonti?
Quando appropriato, il sistema può essere progettato per mostrare riferimenti alle fonti, link di evidenza o documenti di supporto, così gli utenti possono capire da dove arriva una risposta.
Può collegarsi al nostro sito, CRM o helpdesk?
Sì, in base allo scope e agli accessi di sistema. Possiamo progettare assistenti collegati a siti web, CRMs, tool helpdesk, knowledge base o sistemi interni.
Può essere solo interno?
Sì. Può supportare dipendenti, vendite, supporto, operations, onboarding o team di management senza essere esposto pubblicamente.
Come riducete le allucinazioni?
Riduciamo il rischio limitando le risposte a fonti approvate, definendo confini di risposta, testando domande reali e aggiungendo percorsi di escalation quando la risposta non è chiara. Nessun sistema AI dovrebbe essere presentato come privo di errori.
Cosa dobbiamo fornire?
Di solito fornite domande campione, documenti, pagine web, knowledge base, materiale di supporto, use case ed eventuali regole su ciò a cui l’assistente deve o non deve rispondere.