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Fare domande ai tuoi documenti e ottenere risposte con la fonte, ed estrarre automaticamente i dati dai documenti che arrivano ogni giorno.

RAG e Document Intelligence

Ogni azienda con qualche anno di storia ha lo stesso problema: le informazioni ci sono, ma nessuno le trova. Capitolati, contratti, relazioni tecniche, procedure, corrispondenza: migliaia di documenti in cui la risposta esiste, sepolta in un file che qualcuno ha salvato quattro anni fa con un nome che non dice nulla. La ricerca per parole chiave non basta, perché chi cerca non conosce le parole esatte usate nel documento.

La prima soluzione affronta questo: un sistema che risponde in linguaggio naturale attingendo ai vostri documenti, e che cita la fonte di ogni affermazione, così chi legge può verificare. È l'architettura che in gergo si chiama *retrieval augmented generation*: il modello non risponde a memoria, ma cerca nei vostri documenti e risponde su quello che trova. La differenza pratica è enorme — una risposta verificabile si può usare in un preventivo o in una gara, una risposta di cui non si conosce l'origine no.

La seconda affronta il lato opposto: i documenti che arrivano ogni giorno. Fatture, documenti di trasporto, ordini, contratti da cui qualcuno estrae a mano i dati per inserirli in un gestionale. Con i servizi di document intelligence di Azure quell'estrazione diventa automatica e strutturata, con i controlli e l'intervento umano dove serve, e i dati finiscono direttamente dove servono.

Entrambe si costruiscono su Azure AI nel vostro perimetro, con un'architettura che riusiamo come blueprint: significa tempi più prevedibili e meno rischio rispetto a un progetto disegnato da zero.

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A chi è rivolto

Profili e dimensioni aziendali per cui RAG e Document Intelligence è la scelta più efficace.

  • Aziende con un grande patrimonio di documenti tecnici o contrattuali difficili da consultare
  • Uffici gare e preventivi che devono ritrovare precedenti e capitolati in fretta
  • Amministrazioni che inseriscono a mano i dati di fatture, DDT e ordini
  • Studi professionali con archivi documentali stratificati negli anni
  • Realtà che vogliono soluzioni AI nel proprio perimetro Azure, non su servizi generici

Funzionalità chiave

Cosa è incluso in RAG e Document Intelligence e perché ha valore per la tua azienda.

  • Risposte con citazione della fonte

    Ogni risposta indica il documento e il punto da cui proviene: chi legge può verificare, ed è la condizione per poterla usare in un contesto professionale.

  • Ricerca in linguaggio naturale

    Si chiede come si chiederebbe a un collega, senza conoscere le parole esatte contenute nel documento né dove è archiviato.

  • Indicizzazione del patrimonio esistente

    I documenti restano dove sono; costruiamo sopra un indice che li rende interrogabili, senza migrazioni e senza duplicare archivi.

  • Rispetto dei permessi

    Chi interroga vede solo ciò a cui ha diritto: i permessi esistenti non vengono aggirati dal sistema di ricerca.

  • Estrazione dati da documenti in arrivo

    Fatture, documenti di trasporto, ordini e contratti: i campi utili vengono riconosciuti ed estratti in forma strutturata.

  • Controlli e intervento umano

    L'automazione non decide da sola sui casi dubbi: definiamo soglie e punti di verifica, perché un dato sbagliato in contabilità costa più del tempo risparmiato.

  • Integrazione con i gestionali

    I dati estratti finiscono dove servono — ERP, CRM, flussi approvativi — invece di essere ridigitati da una schermata a un'altra.

  • Architettura nel vostro perimetro Azure

    La soluzione vive nella vostra sottoscrizione, con le vostre regole di rete e accesso: nessun servizio generico condiviso.

  • Blueprint riusabile

    Non partiamo da zero: usiamo un'architettura di riferimento già collaudata, quindi tempi più prevedibili e meno incognite.

Casi d'uso reali

Scenari concreti basati su clienti che abbiamo seguito o profili tipici per cui RAG e Document Intelligence ha senso.

  • Ufficio gare che cerca precedenti

    Situazione di partenza

    Un'azienda che partecipa a gare pubbliche conserva anni di capitolati, offerte e relazioni. Preparare una nuova offerta significa chiedere ai colleghi più anziani se ricordano un caso simile, e sperare che qualcuno ritrovi il file.

    Soluzione SynSphere

    Il sistema risponde a domande come "abbiamo già affrontato questo requisito e come lo abbiamo risolto?", citando i documenti da cui proviene la risposta. Il tempo di preparazione si abbassa e non dipende più dalla memoria di due persone.

  • Amministrazione che digita fatture

    Situazione di partenza

    In una PMI due persone dell'amministrazione inseriscono a mano i dati di centinaia di fatture e documenti di trasporto al mese, con gli errori di trascrizione che ne conseguono.

    Soluzione SynSphere

    L'estrazione automatica riconosce i campi e li passa al gestionale, con verifica umana sui casi dubbi e sulle soglie che decidiamo insieme. Le persone controllano invece di digitare.

  • Patrimonio tecnico non consultabile

    Situazione di partenza

    Un'azienda manifatturiera ha migliaia di schede tecniche, procedure e relazioni di collaudo accumulate in anni. Chi è arrivato di recente non sa dell'esistenza della metà di quel materiale.

    Soluzione SynSphere

    Il patrimonio diventa interrogabile in linguaggio naturale con le fonti citate: la conoscenza accumulata torna disponibile a tutti, e l'inserimento dei nuovi assunti diventa più rapido.

  • Contratti da controllare a campione

    Situazione di partenza

    Uno studio deve verificare clausole ricorrenti su un numero elevato di contratti e la lettura integrale non è sostenibile nei tempi richiesti dal cliente.

    Soluzione SynSphere

    L'estrazione strutturata individua le clausole e i dati rilevanti, segnalando gli scostamenti dal modello di riferimento. I professionisti concentrano la lettura dove c'è un'anomalia, non su tutto.

Si integra con

RAG e Document Intelligence è parte di un ecosistema. Ecco i prodotti con cui lavora nativamente.

Modello di ingaggio

Progetto a **fasi** su un'architettura di riferimento, con una prova di validità prima di estendere.

Fasi: analisi delle fonti e dei casi d'uso → prova su un insieme circoscritto di documenti → messa in produzione → estensione ad altri ambiti.

Perché si parte da una prova: la qualità delle risposte dipende dai vostri documenti. Verificarla su un perimetro ridotto costa poco e dice con certezza se e come conviene procedere, invece di scoprirlo a progetto avviato.

Cosa consegniamo: soluzione operativa nella vostra sottoscrizione Azure, documentazione dell'architettura, criteri di verifica della qualità delle risposte, integrazioni concordate con i vostri sistemi, formazione agli utenti.

Consumi Azure: le risorse Azure sono a consumo e restano sulla vostra sottoscrizione — vedi sottoscrizioni Azure. In fase di analisi stimiamo l'ordine di grandezza in base ai volumi previsti, e lo verifichiamo con i dati reali durante la prova.

Per il preventivo, scrivici: l'ingaggio si quota su volumi documentali, numero di fonti e integrazioni richieste.

Domande frequenti

Risposte rapide alle domande che ci fanno più spesso su RAG e Document Intelligence.

Che differenza c'è rispetto a chiedere a un assistente AI generico?
Un assistente generico risponde su ciò che ha appreso in addestramento e non conosce i vostri documenti. Questa soluzione cerca nei vostri archivi e risponde su quello che trova, citando la fonte. È la differenza fra una risposta plausibile e una risposta verificabile: solo la seconda si può usare in un preventivo o in una gara.
I documenti devono essere spostati o riorganizzati?
No, restano dove sono: costruiamo sopra un indice che li rende interrogabili. Un minimo di ordine aiuta la qualità delle risposte, e se emergono problemi evidenti — duplicati, versioni multiple dello stesso documento senza distinzione — lo segnaliamo, perché incidono direttamente sul risultato.
Il sistema può rispondere in modo sbagliato?
Può, e per questo la citazione della fonte non è un dettaglio estetico ma il meccanismo di controllo: chi legge verifica il documento indicato. Nella fase di prova definiamo criteri di qualità e li misuriamo su domande reali della vostra azienda, prima di mettere in produzione.
Dove finiscono i nostri dati?
La soluzione vive nella vostra sottoscrizione Azure, con le vostre regole di rete e di accesso. I termini applicabili ai servizi Azure AI, incluso il trattamento dei contenuti, si verificano insieme in fase di analisi: è parte del disegno, non un dettaglio da leggere dopo.
L'estrazione dai documenti è affidabile al cento per cento?
Nessuna estrazione automatica lo è, e progettarla come se lo fosse è l'errore da evitare. Definiamo soglie di confidenza e punti di verifica umana: sui documenti standard l'automazione lavora, sui casi dubbi interviene una persona. L'obiettivo è togliere digitazione ripetitiva, non eliminare il controllo.
Quanto costano i consumi Azure?
Dipendono dai volumi: quantità di documenti indicizzati, numero di interrogazioni, dimensione dei documenti elaborati. In analisi stimiamo l'ordine di grandezza sui vostri numeri e lo verifichiamo con i dati reali durante la prova, così la decisione di estendere si prende conoscendo il costo effettivo.
Si può partire in piccolo?
È il modo corretto di procedere: si scelgono un insieme circoscritto di documenti e un gruppo di utenti, si misura la qualità delle risposte e l'utilità reale, e si estende dopo. Un progetto documentale avviato su tutto l'archivio senza verifica preliminare è il modo più rapido per spendere male.

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