L'AI che risponde solo dai tuoi documenti aziendali reali. Zero allucinazioni, fonte citata, risposta in italiano. Installato sui tuoi server: i dati non escono mai dall'azienda.
RAG è l'acronimo di Retrieval-Augmented Generation: una tecnica che combina la ricerca semantica nei documenti con la generazione di risposte da un modello linguistico. È il modo più efficace per dare a un'AI la conoscenza specifica della tua azienda.
Prima il sistema recupera i passaggi più rilevanti dai tuoi documenti aziendali. Poi usa queste informazioni per aumentare il contesto dell'AI. Infine il modello linguistico genera una risposta basata esclusivamente su ciò che ha trovato — citando sempre la fonte esatta.
Il risultato: un'AI che conosce la tua azienda come il tuo miglior collaboratore, ma risponde in secondi, 24 ore su 24, senza mai inventare.
Ogni volta che un utente fa una domanda, il RAG system segue questo flusso in meno di due secondi.
I tuoi documenti (PDF, Word, Excel, mail, pagine intranet) vengono letti e suddivisi in blocchi semantici, poi convertiti in vettori numerici e salvati nel database vettoriale — tutto sui tuoi server.
Vector Database localeQuando l'utente fa una domanda, il sistema ne comprende il significato profondo — non solo le parole chiave — e recupera i 3–5 passaggi più pertinenti dall'intero archivio aziendale.
Semantic SearchL'LLM installato on-premise riceve la domanda insieme ai passaggi recuperati e compone una risposta in italiano chiara e precisa, basata solo su quelle informazioni reali.
LLM On-PremiseOgni risposta include il riferimento preciso: nome del documento, numero di pagina, data di aggiornamento. L'utente può verificare sempre ciò che legge, eliminando qualsiasi rischio di errore.
Source AttributionNon è solo una questione di tecnologia: è una questione di tempo risparmiato, errori evitati e conoscenza aziendale finalmente accessibile a tutti.
Il RAG risponde solo su ciò che trova nei tuoi documenti. Se l'informazione non c'è, lo dice. Nessuna risposta inventata, nessun dato errato spacciato per vero.
Quello che un dipendente trova in 20 minuti sfogliando manuali e procedure, il RAG lo recupera in meno di 2 secondi — anche tra decine di migliaia di pagine di documentazione.
Ogni risposta cita il documento di origine con pagina e data. I dipendenti possono aprire il file originale con un click — nessun bisogno di fidarsi "a scatola chiusa" dell'AI.
Aggiungi o aggiorna un documento e il sistema lo rende subito interrogabile. Non serve ripartire da zero: l'indicizzazione è incrementale e automatizzabile.
I dipendenti fanno domande come le farebbero a un collega: "Come gestiamo i resi oltre 30 giorni?" — non servono query tecniche o parole chiave precise. Il sistema capisce il significato.
Il RAG non si limita ai documenti: può interrogare anche dati strutturati da gestionali, SAP, database SQL e CRM aziendali — combinando informazioni da fonti diverse in una sola risposta.
Un'AI generica come ChatGPT non conosce la tua azienda. Un RAG system sì — e non inventa mai.
| Caratteristica | AI Generica (ChatGPT, Copilot…) |
RAG System Gaulin.ai — On-Premise |
|---|---|---|
| Conosce i tuoi documenti aziendali | ✗ No — risponde con conoscenza generica | ✓ Sì — indicizza i tuoi archivi reali |
| Allucinazioni (risposte inventate) | ⚠ Frequenti su dati specifici dell'azienda | ✓ Assenti sulla tua knowledge base |
| Cita la fonte della risposta | ✗ No o inaffidabile | ✓ Documento + pagina + data |
| Dati al sicuro nella tua rete | ✗ No — inviati a server esteri | ✓ On-premise, zero cloud |
| Conformità GDPR | ⚠ Rischio trasferimento internazionale dati | ✓ Piena conformità garantita |
| Aggiornabile con nuovi documenti | ✗ Conoscenza ferma al training | ✓ In tempo reale, anche automatico |
| Risponde sul tuo gergo aziendale | ✗ Usa terminologia generica | ✓ Calibrato sul tuo vocabolario |
| Integrazione con ERP e database | ✗ Non disponibile | ✓ Connettori personalizzabili |
Un RAG in cloud significa inviare ogni domanda dei tuoi dipendenti — e frammenti dei tuoi documenti — a server di aziende straniere. Gaulin installa l'intero stack RAG direttamente nella tua infrastruttura.
Il database che contiene la rappresentazione numerica dei tuoi documenti gira sui tuoi server. Nessuna copia dei dati all'esterno.
Il modello linguistico (Llama, Mistral, Qwen o equivalente) è installato nella tua rete. Le domande vengono elaborate localmente, senza chiamate API esterne.
Nessun trasferimento internazionale di dati (art. 44–49 GDPR). Log, accessi e governance AI completamente sotto il tuo controllo, come richiesto dall'AI Act.
Il RAG on-premise non dipende da una connessione internet. Funziona all'interno della rete locale aziendale, anche in ambienti air-gapped o con connettività limitata.
I collaboratori cercano precedenti, clausole, circolari fiscali e giurisprudenza tra centinaia di fascicoli PDF riservati. Il RAG risponde in secondi con riferimento preciso al documento — tutto on-premise, nessun rischio sul segreto professionale.
Gli operatori in linea consultano manuali tecnici, schede di manutenzione e procedure di sicurezza senza lasciare la postazione. Il RAG risponde in italiano con citazione del capitolo e versione del manuale.
Il personale amministrativo e clinico consulta protocolli, listini prestazioni e normative sanitarie regionali. I dati non escono mai dalla struttura: conformità GDPR assoluta anche su dati sanitari sensibili.
I consulenti trovano risposte su prodotti, regolamenti interni e normative MiFID/IVASS in tempo reale durante le chiamate con i clienti. Nessun dato finanziario esce dalla rete aziendale.
I team operativi interrogano specifiche tecniche di prodotto, condizioni contrattuali dei fornitori e procedure doganali. Il RAG integra anche i dati del WMS o dell'ERP per rispondere su stock e disponibilità.
Il team CS consulta listini aggiornati, condizioni di reso, disponibilità e schede prodotto senza aprire 5 sistemi diversi. Un'unica domanda in italiano, una risposta precisa e tracciata.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica che permette a un modello AI di rispondere sulla base dei tuoi documenti aziendali reali, anziché sulla conoscenza generica acquisita durante il training. ChatGPT risponde "a braccio" usando ciò che ha imparato da miliardi di testi pubblici — e può inventare fatti (allucinazioni). Un RAG system, invece, cerca prima nei tuoi archivi, trova i passaggi pertinenti, e usa quelli come base per la risposta — citando sempre la fonte. È come avere un collega che prima legge il manuale, poi risponde.
Le allucinazioni sono risposte plausibili ma errate o inventate che un LLM produce quando non conosce la risposta ma prova a generarne una. È il problema principale delle AI generiche usate su dati aziendali specifici. Il RAG riduce drasticamente questo fenomeno: la risposta è vincolata ai passaggi recuperati dai tuoi documenti. Se l'informazione non è presente nella tua knowledge base, il sistema lo dice esplicitamente — "non ho trovato questa informazione nei tuoi documenti" — anziché inventare.
Praticamente qualsiasi formato: PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), PowerPoint (.pptx), file di testo (.txt, .md), email (Outlook/Exchange), pagine HTML di intranet e wiki aziendali. Con connettori personalizzati è possibile aggiungere database strutturati (SQL, PostgreSQL), ERP (SAP, Zucchetti, TeamSystem), SharePoint e cartelle di rete Windows. Non è necessario convertire o riformattare i file esistenti.
Sì, è esattamente l'approccio di Gaulin. L'intero stack RAG — database vettoriale, modello di embedding e modello linguistico (LLM) — viene installato sui tuoi server aziendali. Nessun dato, né i documenti né le domande degli utenti né le risposte, lascia mai la tua rete. È la soluzione ideale per aziende che gestiscono dati sensibili e devono garantire piena conformità al GDPR e all'AI Act europeo.
Con Gaulin il primo prototipo funzionante su un corpus documentale reale è pronto in 1–2 settimane. Il go-live completo, con indicizzazione di tutti i documenti aziendali, calibrazione sul gergo specifico del settore e formazione del team, richiede tipicamente 3–5 settimane. Dopo il go-live, il sistema è immediatamente aggiornabile: basta caricare un nuovo documento per renderlo subito interrogabile.
Per la maggior parte delle applicazioni aziendali (RAG su documenti, chatbot interno, knowledge base) è sufficiente un server moderno con una GPU dedicata (es. NVIDIA RTX 4090 o A-series). Gaulin si occupa dell'analisi e del dimensionamento hardware in fase di consulenza iniziale, calibrandolo sul volume di documenti e sul numero di utenti previsti. Forniamo o configuriamo l'hardware e lo colleghiamo ai sistemi esistenti.
Demo gratuita di 30 minuti. Ti mostriamo il sistema al lavoro su un tuo documento reale — senza impegno.
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