Illustrazione di un trattamento che può essere adattato alla vostra organizzazione e ai vostri strumenti esistenti.
Nelle organizzazioni, le conoscenze sono spesso disperse in una moltitudine di documenti: rapporti, verbali, note tecniche, email, procedure. Trovare un'informazione precisa in questo insieme può essere difficile e richiedere tempo.
I motori di ricerca interni classici si basano principalmente su parole chiave. Quando l'utente non conosce il termine esatto utilizzato nel documento, o quando lo stesso concetto può essere espresso in modi diversi, la ricerca non restituisce i risultati attesi.
La quantità di documenti prodotti e archiviati non smette di aumentare. Parallelamente, le informazioni sono ripartite tra più strumenti: email, spazi di archiviazione condivisi, applicazioni aziendali, intranet. Ogni strumento offre la propria ricerca, con i propri limiti.
I documenti sono scritti da autori diversi, con uno stile proprio. Una stessa informazione può essere espressa in molteplici modi, cosa che la ricerca per parole chiave non riesce a catturare efficacemente. La difficoltà di accesso ha conseguenze concrete: perdita di tempo, decisioni incomplete, lavoro duplicato.
La ricerca semantica basata sull'IA consente di trovare documenti pertinenti in base al loro significato, non solo alle parole chiave. I modelli linguistici possono comprendere l'intenzione della domanda e trovare corrispondenze anche quando i termini usati dall'utente differiscono da quelli del documento.
Le tecniche di RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinano la ricerca nei documenti con la generazione di risposte, permettendo di ottenere risposte precise e contestualizzate con riferimento alle fonti originali.
Il sistema indicizza il contenuto dei documenti basandosi sul loro significato, creando rappresentazioni vettoriali (embedding) che catturano la semantica del testo.
La ricerca può essere effettuata in linguaggio naturale o per parole chiave, e i risultati sono presentati con un indicatore di pertinenza, mostrando direttamente il passaggio pertinente nel documento.
La ricerca documentale intelligente si applica a diversi contesti:
La ricerca documentale basata sull'IA richiede alcune attenzioni specifiche:
Le organizzazioni che adottano la ricerca documentale intelligente ottengono diversi benefici:
Diversi componenti tecnici possono essere combinati:
D: La ricerca funziona con tutti i tipi di documenti? R: La ricerca può essere configurata per indicizzare diversi tipi di documenti: PDF, documenti di testo, email, pagine web interne. I formati effettivamente supportati sono definiti in base alle fonti dell'organizzazione.
D: È necessario migrare i documenti in un nuovo strumento? R: No, la ricerca può essere configurata per indicizzare i documenti nella loro posizione attuale (file server, GED, email, intranet). I documenti non vengono spostati.
D: La ricerca rispetta i diritti di accesso? R: A seconda della configurazione, la ricerca può rispettare i diritti di accesso esistenti in modo che ogni utente veda solo i documenti a cui è autorizzato ad accedere.
D: Quanto tempo richiede l'indicizzazione iniziale? R: Il tempo di indicizzazione dipende dal volume di documenti e dalla potenza di calcolo disponibile. Per grandi volumi (centinaia di migliaia di documenti), l'indicizzazione iniziale può richiedere da alcune ore a qualche giorno.
Per approcci complementari, vedi: - Knowledge base — per la capitalizzazione delle conoscenze aziendali - Analisi documenti — per l'analisi approfondita dei documenti trovati - Classificazione documenti — per organizzare i documenti prima della ricerca - Monitoraggio documentale — per arricchire la base documentale con nuove fonti
Ogni azienda ha i propri processi, vincoli e strumenti. Gli esempi presentati su questo sito servono a illustrare ciò che può essere ipotizzato in diversi contesti.
