Interroga manuali, contratti, normative e documentazione tecnica in linguaggio naturale — con modelli LLM installati sui tuoi server. Nessun dato in cloud.
Un pipeline in 5 step che trasforma i tuoi documenti aziendali in una knowledge base interrogabile in linguaggio naturale.
Carica PDF, Word, Excel, email dalle tue cartelle di rete
I documenti vengono suddivisi in blocchi semantici ottimizzati
Ogni chunk viene convertito in vettore numerico con embedding multilingue
I vettori sono salvati in ChromaDB o Qdrant on-premise
La domanda in italiano recupera i chunk rilevanti, il modello LLM genera la risposta
Non semplice splitting per lunghezza: il sistema rispetta paragrafi, sezioni e struttura logica dei documenti italiani per recuperi più precisi.
Utilizziamo modelli di embedding ottimizzati per l'italiano (multilingual-e5, BGE-M3) per garantire recupero semantico accurato in lingua italiana.
Ogni risposta include il riferimento preciso: nome del documento, pagina e paragrafo. Nessuna "allucinazione" non tracciabile.
Nuovi documenti aggiunti alle cartelle vengono indicizzati automaticamente. L'archivio è sempre aggiornato senza intervento manuale.
Esponiamo endpoint REST standard integrabili con qualsiasi applicativo: portali web, app Laravel, bot Teams/Slack, sistemi gestionali.
Gestione dei permessi documentali: gli utenti vedono solo i documenti a cui hanno accesso. Integrazione con Active Directory/LDAP.
Ogni azienda ha documenti critici che i dipendenti faticano a trovare. Il RAG System risolve questo problema senza esporli al cloud.
Interroga migliaia di fascicoli, contratti e precedenti giurisprudenziali in italiano. Trova in secondi la clausola o il riferimento normativo cercato.
Manuali macchine, procedure di manutenzione, schede tecniche: i tecnici in campo trovano subito la risposta senza sfogliare PDF da centinaia di pagine.
I dipendenti interrogano regolamenti, CCNL, benefit e procedure HR in linguaggio naturale. Riduce il carico del reparto HR per domande ripetitive.
Interroga procedure ISO, documenti di qualità e normative di settore per verificare la conformità di un processo o trovare il requisito applicabile.
I commerciali trovano subito prezzi, sconti approvati, condizioni di offerta e precedenti trattative simili. Meno tempo a cercare, più tempo a vendere.
Wiki, runbook, specifiche API e documentazione di progetto interrogabili in italiano. Onboarding nuovi sviluppatori più rapido.
Un RAG System on-premise è una soluzione che combina la ricerca semantica nei documenti aziendali con la generazione di risposte da parte di un modello LLM installato sui tuoi server. I tuoi documenti vengono indicizzati in un database vettoriale locale, e quando fai una domanda in italiano il sistema recupera i passaggi rilevanti e li usa come contesto per il modello. Il risultato è una risposta precisa, citante le fonti, senza inviare nulla a servizi cloud.
PDF (anche scansionati con OCR), Word (.docx), Excel (.xlsx), PowerPoint, file di testo, email esportate (.eml, .msg), pagine web e database relazionali. Il sistema indicizza automaticamente i nuovi documenti aggiunti alle cartelle configurate.
Per la maggior parte delle PMI utilizziamo ChromaDB o Qdrant, entrambi eseguibili on-premise. Per grandi volumi documentali o alta disponibilità valutiamo Weaviate o pgvector (estensione PostgreSQL). Tutto on-premise, nessun servizio cloud.
Sì. Gaulin ottimizza specificamente per documenti in italiano: chunking semantico adatto alla struttura dei testi italiani, embedding multilingue (multilingual-e5, BGE-M3), e prompt engineering per risposte in lingua italiana. I risultati su documenti tecnici, legali e commerciali in italiano sono molto soddisfacenti.
Gaulin espone il sistema RAG tramite API REST che i tuoi applicativi esistenti possono interrogare. È integrabile con portali web, applicazioni Laravel, app Angular, bot Teams/Slack, SharePoint, Confluence e cartelle di rete.
Con hardware adeguato (server con GPU), un RAG System on-premise può gestire da decine a centinaia di migliaia di documenti. Gaulin dimensiona il sistema in base al volume documentale attuale e alla crescita prevista. La risposta tipica è sotto i 3 secondi.
Ti mostriamo il RAG System in azione sui tuoi documenti reali. Demo gratuita, senza impegno.
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