Base di conoscenza e RAG

Chatbot con dati propri — base di conoscenza e RAG

FAQ, PDF, informazioni prodotto e documenti di servizio come base di conoscenza. L'IA risponde con precisione dai tuoi dati aziendali.

Un chatbot con dati propri non risponde solo in base alla conoscenza linguistica generale, ma utilizza i contenuti che fornisci in modo mirato al tenant. Zentor App offre tre vie: voci manuali, crawl del sito e upload file. Sono adatti FAQ, informazioni prodotto, processi di servizio, approvazioni interne, PDF, HTML, documenti di testo e export WordPress. Per gli upload vale un limite massimo di 100 MB. Il crawl elabora fino a 300 pagine per esecuzione, rispetta `robots.txt`, è limitato a otto minuti e può essere ripetuto ogni 24 ore.

Dopo l'acquisizione, i contenuti vengono elaborati nella base di conoscenza del rispettivo tenant. La separazione avviene lato server; i dati di un altro tenant non devono apparire come fonte. Per ogni richiesta il chatbot cerca contenuti adatti e usa solo le informazioni trovate come contesto specialistico. RAG è disattivato per impostazione predefinita e deve essere attivato per il tenant. Questo è importante perché la sola presenza di contenuti non significa che il bot li stia già usando.

Per buoni risultati i contenuti devono essere chiari, aggiornati e non contraddittori. Una descrizione prodotto non dovrebbe indicare contemporaneamente due prezzi o tempi di consegna diversi. Documenti ripetuti, obsoleti o parzialmente validi peggiorano la selezione delle fonti. Prima della pubblicazione è consigliato un test con domande realistiche: definizioni semplici, dettagli concreti e casi in cui la risposta non è presente. Il bot non dovrebbe inventare informazioni mancanti, ma limitarsi alle fonti o attivare un handover.

La base di conoscenza non sostituisce la manutenzione editoriale. Dopo modifiche a prodotti, contratti o processi, le voci interessate devono essere aggiornate o rilette. Controlla anche lo stato di elaborazione dopo crawl o upload. Un documento caricato è utilizzabile solo quando l'elaborazione è completata. Per Starter e Individuale (Individuell) sono confermati 1.000 MB di spazio e 100 voci di conoscenza. Estensioni non devono essere presupposte finché non concordate esplicitamente.

Per la manutenzione continua ogni fonte dovrebbe avere un responsabile e una data di verifica. In particolare prezzi, condizioni di consegna o processi legali non devono diventare obsoleti. Dopo una correzione è opportuno verificare anche che vecchie versioni crawl o file caricati non contengano ancora la stessa informazione.

Come funziona RAG

Retrieval-Augmented Generation: il chatbot cerca nella tua base di conoscenza e combina i risultati con la comprensione linguistica IA.

  • I tuoi documenti come fonte di conoscenza
  • La ricerca vettoriale trova contenuti rilevanti in millisecondi
  • L'IA formula risposte dai tuoi contenuti
  • Tracciamento fonti: ogni risposta è verificabile

Fonti di conoscenza supportate

Zentor App elabora diversi tipi di documento come base per il chatbot.

  • Documenti PDF e DOCX
  • Voci manuali direttamente nel dashboard
  • Crawl del sito per import automatico dei contenuti
  • Liste FAQ e dataset strutturati

I tuoi dati restano sicuri

Tutti i dati di conoscenza sono archiviati nell'UE. Nessun accesso esterno senza consenso. Opzione On-Premises nel pacchetto Individuale (Individuell).

Domande frequenti

Devo «addestrare» il chatbot?

Non nel senso classico del Machine Learning. Popoli la base di conoscenza con i tuoi documenti.

Posso caricare PDF?

Sì. Zentor App elabora PDF, documenti di testo e voci dirette.

Che cos'è RAG?

Retrieval-Augmented Generation: il chatbot cerca nella tua base di conoscenza e combina i risultati con la comprensione linguistica IA.

Quanto sono aggiornate le risposte?

Quanto la tua base di conoscenza. Gli aggiornamenti hanno effetto subito dopo l'upload.

Quali tipi di documenti sono supportati?

PDF, DOCX, TXT, voci manuali e crawl del sito in base alla configurazione.

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