# Ricerca semantica e knowledge base AI

Trasformare documenti, procedure e conoscenza interna in sistemi di ricerca intelligenti, navigabili e governati.

- 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.
- Sceglierlo se: Quando l'organizzazione vuole migliorare accesso alla conoscenza, ridurre tempi di ricerca, supportare operatori o preparare basi informative per applicazioni 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.

## Destinatari

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

## 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

- 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.

## 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.

[Torna al catalogo corsi](https://ar-tik.com/corsi/index.md)