Ricerca semantica e knowledge base AI

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 della knowledge base semantica: lo schema dell'archivio di conoscenza e i criteri per renderlo cercabile.

Destinatari

Team IT, data, knowledge management, supporto tecnico, software, operations, document management e responsabili di piattaforme interne.

Quando sceglierlo

Quando cercare in archivi e procedure è lento o inaffidabile, e serve un accesso alla conoscenza più preciso.

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

1
Ricerca semantica
Embedding, similarità, ranking, limiti e casi d'uso.
2
Knowledge design
Fonti, tassonomie, metadati, versioning e ownership.
3
Esperienza di ricerca
Query, filtri, snippet, citazioni e feedback utente.
4
Governance e scalabilità
Aggiornamenti, permessi, qualità contenuti e monitoraggio.

Esercitazioni pratiche

Mappatura fonti informative.
Definizione metadati.
Progettazione indice semantico.
Valutazione qualità risultati.

Materiali consegnati

Knowledge base blueprint.
Schema metadati.
Checklist contenuti.
Modello evaluation query.
Matrice ownership.

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.

Corsi collegati

Tecnico5 ore, 2 lezioni da 2,5 ore

RAG Engineering per sistemi AI affidabili

Corso tecnico per passare da una chat sui documenti a sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation): recupero delle fonti, qualità misurabile e controllo.

Sceglierlo se: Quando esistono knowledge base, documentazione tecnica, procedure, ticket, contratti o repository da rendere interrogabili senza perdere controllo su fonti e qualità.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Architettura RAG target (il sistema di risposta sulle fonti da costruire), evaluation set (l'insieme di prove con cui si misura la qualità) e checklist production-ready, cioè la lista di controllo prima dell'uso reale.

Programma, output e prerequisiti

Tecnico4 ore, 2 lezioni da 2 ore

AI Coding Agents per team software

Corso tecnico per usare agenti AI come componenti controllati del ciclo software: sviluppo, revisione, test e rilascio, con responsabilità dichiarate.

Sceglierlo se: Quando un team vuole gli agenti di coding dentro repository, revisione, test e rilascio, non come uso occasionale.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Playbook agentico — il manuale operativo per usare gli agenti nello sviluppo, nella revisione, nei test e nelle regole del repository.

Programma, output e prerequisiti

Tecnico5 ore, 2 lezioni da 2,5 ore

AI Software Engineering

Corso tecnico per portare disciplina ingegneristica nello sviluppo di funzionalità e prodotti AI.

Sceglierlo se: Quando una funzione AI deve passare da prototipo a parte stabile di un prodotto o di un sistema interno.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Blueprint AI-native (lo schema architetturale del software con l'AI nel prodotto) e criteri di evaluation e go-live: le prove da superare prima dell'ingresso in esercizio.

Programma, output e prerequisiti

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 minuti, è gratuita e serve a chiarire processo, obiettivo, dati disponibili, vincoli e prossima azione utile: formazione, consulenza, avvio operativo, analisi dati o prototipo tecnico controllato.

Scrivere a dtr@ar-tik.com