Modelli Titan, a contesto lungo
I nostri modelli Titan lavorano con un contesto lungo, adatto a documenti estesi e a interi archivi. Conoscere un modello dall'interno significa sapere quando usarlo e quando conviene un'altra soluzione.
Sviluppo · AI sui documenti
I documenti della vostra azienda, finalmente interrogabili.
Contratti, procedure, manuali tecnici, verbali, email: la conoscenza di un'azienda è sparsa in archivi che nessuno ha il tempo di rileggere. Costruiamo sistemi di AI che li consultano per voi e rispondono citando la fonte, nel rispetto dei permessi di accesso. Come avere ChatGPT sui documenti aziendali, ma privato, verificabile e sotto il vostro controllo.
Esempio · AI sui documenti
Fattura fornitore.pdf
AIDati estratti
- Fornitore
- Alfa Componenti S.r.l.
- Ordine
- PO-2026-0418
- Importo
- € 12.480,00
- Scadenza
- 30/11/2026
Coerente con l'ordine d'acquisto
Invia al gestionaleCome lavoriamo
Cosa facciamo, concretamente.
- 01
Acquisizione e preparazione dei documenti
PDF, scansioni, fogli di calcolo, email, wiki, cartelle condivise: estraiamo testo e struttura, gestiamo versioni e aggiornamenti. La qualità delle risposte dipende prima di tutto dalla qualità delle fonti.
- 02
Risposte con citazioni verificabili
Un'architettura RAG (retrieval-augmented generation) progettata sul vostro archivio: l'AI recupera i passaggi pertinenti e risponde indicando documento e sezione, così ogni affermazione si può controllare.
- 03
Permessi e riservatezza
Ogni utente ottiene risposte solo dai documenti che può già consultare oggi. I contenuti non vengono usati per addestrare modelli e restano su infrastruttura europea o, quando il progetto lo richiede, nel vostro ambiente.
- 04
Archivi grandi e complessi
Per collezioni molto estese e documenti lunghi usiamo modelli capaci di tenere insieme molto contesto, come i nostri modelli Titan, che lavorano con un contesto lungo.
Esempi
Come si applica nel vostro settore.
Uffici legali e studi professionali
Ricerca su contratti, pareri e precedenti interni, con confronto tra clausole e individuazione delle differenze rispetto ai modelli standard dell'azienda.
Perché noi
Cosa cambia lavorando con Teti.
Memoria e recupero, il nostro lavoro quotidiano
La memoria persistente di Teti è una delle nostre aree di ricerca: trovare l'informazione giusta al momento giusto è un problema che affrontiamo ogni giorno nei nostri prodotti.
I documenti restano vostri
Infrastruttura principale nell'Unione Europea, GDPR by design, nessun addestramento sui vostri dati. Per gli archivi più riservati, la soluzione gira nel vostro ambiente.
Approfondimenti
Potrebbe interessarvi anche
Soluzioni AI
Chatbot aziendali
Assistenti AI per clienti e dipendenti che rispondono sulle vostre fonti, citano i documenti e si integrano con i canali che già usate.
Soluzioni AI
LLM privato
Modelli AI privati e su misura, su infrastruttura europea o nel vostro ambiente, progettati dallo stesso team che sviluppa i modelli Teti.
Soluzioni AI
Agenti AI
Agenti AI su misura che consultano i vostri sistemi e completano compiti in più passaggi, con permessi definiti e supervisione umana.
Domande frequenti
Cos'è un sistema RAG e perché serve per i documenti aziendali?
RAG (retrieval-augmented generation) è un'architettura in cui il modello, prima di rispondere, recupera i passaggi pertinenti dai vostri documenti e costruisce la risposta su quelli. Così l'AI lavora su informazioni aziendali e aggiornate senza essere riaddestrata, e può citare la fonte di ogni affermazione. La qualità dipende da come si preparano i documenti e da come si progetta il recupero.
Possiamo usare ChatGPT sui documenti aziendali?
Si possono caricare documenti in uno strumento generalista, ma per un uso aziendale mancano spesso controlli essenziali: permessi per utente, aggiornamento automatico delle fonti, garanzie su dove finiscono i dati, integrazione con gli archivi esistenti. Una soluzione dedicata risolve questi punti e vi lascia decidere modello, infrastruttura e regole di conservazione.
I nostri documenti verranno usati per addestrare l'AI?
No. Non usiamo i dati dei clienti per addestrare modelli, né per tracciare o vendere. In un sistema RAG i documenti vengono indicizzati per essere consultati, non incorporati nel modello. Restano su infrastruttura principale nell'Unione Europea o, quando il progetto lo richiede, nel vostro ambiente, con accessi controllati e registrati.
Quali formati di documenti si possono usare?
PDF nativi e scansionati, documenti Office, fogli di calcolo, presentazioni, email, pagine intranet e wiki, contenuti di gestionali e sistemi documentali. Nella fase di analisi valutiamo lo stato dell'archivio: duplicati, versioni obsolete o scansioni di bassa qualità vanno gestiti prima, perché incidono direttamente sull'affidabilità delle risposte.
Come si gestiscono i permessi di accesso ai documenti?
Il sistema eredita le autorizzazioni dalle fonti o da regole che definiamo con voi: ogni utente riceve risposte solo da documenti che può già consultare. Le interrogazioni possono essere registrate per finalità di audit. È un requisito che progettiamo dall'inizio, non un filtro aggiunto alla fine.
Quanto costa e quanto tempo serve per una knowledge base AI?
Dipende da volume ed eterogeneità dei documenti, numero di fonti da collegare, utenti e requisiti di sicurezza. Partiamo da un archivio rappresentativo per costruire un prototipo e misurare la qualità delle risposte su domande reali, poi estendiamo a cicli brevi. Il preventivo arriva dopo l'analisi, con costi di sviluppo e di esercizio distinti.
Parliamo del vostro prossimo progetto AI.
Raccontateci la vostra sfida, anche quella che sembra troppo complessa: vi proponiamo un primo confronto senza impegno per capire insieme se e dove l'AI può creare valore nella vostra impresa.
Teti · laboratorio di ricerca applicata sull'AI