Destinatari
Destinatari
Team IT, data, knowledge management, supporto tecnico, software, operations, document management e responsabili di piattaforme interne.
Tecnico · Programma, output e prerequisiti
Ricerca semantica e knowledge base AI
Trasformare documenti, procedure e conoscenza interna in sistemi di ricerca intelligenti, navigabili e governati.
Il problema che risolve
Il problema che risolve
La conoscenza aziendale è spesso distribuita tra cartelle, wiki, ticket, manuali e repository. La ricerca tradizionale restituisce risultati rumorosi o incompleti. La ricerca semantica consente di trovare concetti e risposte, ma richiede progettazione accurata di fonti, metadati e governance.
- Durata
- 60-90 minuti o modulo breve
- Modalità
- Laboratorio in presenza o online, con esercizi guidati e materiali adattati al cliente.
- Profilo
- Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
- Output finale
- Blueprint per knowledge base semantica e criteri di indicizzazione.
Quando sceglierlo
Quando sceglierlo
Quando l'organizzazione vuole migliorare accesso alla conoscenza, ridurre tempi di ricerca, supportare operatori o preparare basi informative per applicazioni AI.
Risultati concreti
Risultati concreti
- Disegnare un modello di knowledge base.
- Definire strategia di indicizzazione.
- Progettare tassonomia e metadati.
- Stabilire criteri di ranking e qualità.
- Preparare roadmap per integrazione AI.
Programma
Programma
- 1Ricerca semantica
Embedding, similarità, ranking, limiti e casi d'uso.
- 2Knowledge design
Fonti, tassonomie, metadati, versioning e ownership.
- 3Esperienza di ricerca
Query, filtri, snippet, citazioni e feedback utente.
- 4Governance e scalabilità
Aggiornamenti, permessi, qualità contenuti e monitoraggio.
Esercitazioni pratiche
Esercitazioni pratiche
- Mappatura fonti informative.
- Definizione metadati.
- Progettazione indice semantico.
- Valutazione qualità risultati.
Materiali consegnati
Materiali consegnati
- Knowledge base blueprint.
- Schema metadati.
- Checklist contenuti.
- Modello evaluation query.
- Matrice ownership.
Dati, privacy e limiti
Dati, privacy e limiti
Include gestione di accessi, contenuti riservati, versioni documentali e audit. Si lavora su dati sintetici o contenuti approvati.
Prerequisiti
Conoscenza dei sistemi documentali o informativi aziendali. Utile familiarità con API, database o piattaforme dati.
FAQ
FAQ
È diverso da RAG Engineering?
Sì, qui il focus è ricerca semantica e knowledge base; RAG può essere fase successiva.
Serve avere documenti ordinati?
No, aiuta a definire pulizia e metadatazione.
Supporta help desk?
Sì, è uno dei casi d'uso più forti.
Lo stack è predefinito?
No, l'architettura si adatta allo stack scelto.
Contatti
Una conversazione breve basta per capire da dove partire.
La prima conversazione dura 30-45 minuti e serve a chiarire processo, obiettivo, dati disponibili, vincoli e prossima azione utile: formazione, consulenza, analisi dati o prototipo tecnico controllato.
Scrivere a dtr@ar-tik.com