Come abbiamo trasformato un archivio tecnico in un motore di conoscenza aziendale

Per affrontare la sfida di rendere accessibile e intelligente un vasto archivio di disegni tecnici, abbiamo progettato un'architettura AI ibrida avanzata. Il nostro approccio si basa sulla sinergia di due tecnologie fondamentali.

1. La base della conoscenza: Il Knowledge Graph

Invece di trattare i disegni come semplici file, abbiamo prima di tutto analizzato e mappato le relazioni tra di essi: componenti, materiali, progetti clienti, revisioni e specifiche tecniche.

Abbiamo così costruito un Knowledge Graph, una rete di informazioni interconnesse ad alta densità. Questa struttura permette di eseguire interrogazioni estremamente precise e veloci (simili a quelle di un database SQL) per recuperare dettagli fattuali con assoluta accuratezza. Ad esempio: "Mostrami tutti i progetti che usano il componente X prodotto prima del 2020".

2. L'intelligenza conversazionale: La Ricerca Semantica

Parallelamente, abbiamo convertito tutte le informazioni testuali (descrizioni, note, metadati) in vettori semantici. Questa tecnica permette all'AI di comprendere il significato e il contesto delle richieste, non solo le parole chiave esatte.

Questo abilita una vera e propria ricerca in linguaggio naturale. L'utente non deve più conoscere codici o nomenclature esatte, ma può chiedere: "Sto cercando un progetto simile a quello fatto per l'azienda Y, ma che usi un materiale più leggero".

3. La Sinergia: L'Approccio Ibrido con Agenti AI (RAG)

Il cuore della nostra soluzione è un sistema avanzato di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Quando un utente pone una domanda:

  1. L'agente AI interroga simultaneamente sia il KnowledGraph (per la precisione dei dati strutturati) sia il database vettoriale (per la pertinenza semantica).
  2. Recupera le informazioni più rilevanti da entrambe le fonti.
  3. Genera una risposta unchiara e contestualizzata, combinando i dati esatti con la comprensione del contesto.

[Qui andrebbe inserito un diagramma che illustra il flusso: Input utente (linguaggio naturale) → Agente AI → Ricerca Ibrida (Knowledge Graph + Database Vettoriale) → Generazione Risposta → Output per l'utente.]

Tutta questa complessità tecnologica è invisibile all'utente finale. L'interfaccia è una semplice conversazione, che trasforma un archivio passivo in un collega proattivo e onnisciente, pronto a supportare le decisioni strategiche in tempo reale.