Grafo ibrido + vettore
Similarità semantica e contesto relazionale interrogati insieme per una precisione che nessuno dei due raggiunge da solo.
/ Enterprise Knowledge AI /
La tua organizzazione sa più di quanto riesca a trovare. Noi lo sistemiamo.
Enterprise Knowledge AI collega ogni documento, sistema e fonte dati in un unico layer di intelligenza governato — e offre al tuo team risposte istantanee, precise e ancorate alle fonti.
Perché la conoscenza aziendale si rompe
La conoscenza c’è. Il sistema per usarla, no.
La maggior parte delle organizzazioni ha più sapere istituzionale di quanto riesca a consultare. Sta in cartelle che nessuno naviga, wiki che nessuno legge e nella testa di pochi esperti. Risultato: lavoro duplicato, decisioni lente e conoscenza che esce dalla porta.
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Archiviazione frammentata
SharePoint, Drive, Confluence, Notion, email, file locali — ogni team ha il suo sistema e raramente si collegano.
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La ricerca restituisce documenti, non risposte
La ricerca per parole chiave trova file. Non risponde alle domande. Gli utenti leggono ancora cinque documenti — se emerge quello giusto.
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Nessuna governance su ciò che è attendibile
Policy obsolete accanto a quelle attuali. IA non governata sopra quello stack restituisce errori con aria di certezza.
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Conoscenza non auditabile
Senza attribuzione, confidenza e audit trail, le risposte IA non sono accettabili in ambienti regolati o ad alto rischio.
Definizione del prodotto
Ragionamento governato — non solo retrieval
Risposte citate e consapevoli dei permessi, con traccia verificabile — non elenchi di hit. Orchestrazione e pattern enterprise su Thinkia Synapse.
RAG con ragionamento agentico
Retrieval e sintesi multi-step — non un singolo lookup vettoriale — con rilevamento lacune e nuovo retrieval se serve.
Fiducia e controllo degli accessi
Permessi ereditati dai sistemi sorgente, enforcement al momento del retrieval, punteggi di fiducia e log di audit immutabili.
Powered by Synapse
Orchestrazione enterprise, routing modelli e pattern operativi dalla piattaforma Thinkia Synapse.
Architettura
Cinque layer — veloce, preciso, governato
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Layer 1 — Ingestione e normalizzazione
Connettori (OAuth/API), chunking semantico, OCR per scansioni, metadati preservati, sync incrementale per controllare i costi.
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Layer 2 — Indice ibrido (grafo + vettore)
Ricerca vettoriale per similarità; knowledge graph per entità e relazioni (es. sostituisce, si_applica_a, di_proprietà_di).
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Layer 3 — Retrieval e ragionamento agentici
Scomposizione query, retrieval parallelo, ranking, sintesi fondata, citazioni e confidenza — con loop agente per query complesse.
- 4
Layer 4 — Fiducia, governance e accesso
RBAC/ABAC, punteggi fiducia fonte, audit trail immutabile, controlli allucinazione. Supervisione umana e spiegabilità orientate EU AI Act; allineamento con ISO/IEC 42001 e documentazione NIST AI RMF.
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Layer 5 — Interfacce e integrazione
Web app, Teams, Slack, estensione browser, widget incorporabile, API REST/streaming, OpenAPI e SDK.
I riferimenti a EU AI Act, ISO/IEC 42001 e NIST AI RMF descrivono orientamento del prodotto e schemi di documentazione — non consulenza legale sul tuo caso specifico.
Dalla domanda alla risposta fondata
Loop di retrieval a colpo d’occhio
Scomposizione query
Domande complesse divise in sub-query prima del retrieval per ridurre rumore e costo token.
Retrieval parallelo
Query vettoriali e a grafo insieme; risultati rankeati, deduplicati e ponderati per fiducia.
Sintesi fondata
Il modello risponde solo dal contesto rankeato; le affermazioni collegano chunk sorgente con confidenza.
Percorso di implementazione
Da zero a produzione
Discover
Mappare fonti, volumi, modelli di accesso e use case prioritari. Output: brief architettura e piano ingestione.
Connect & index
Deploy connettori, chunking/embedding/estrazione grafo, configurare accesso. Output: base ricercabile e consapevole dei permessi.
Tune & validate
Valutare qualità retrieval, fine-tune opzionale embedding dominio, soglie confidenza. Output: report qualità validato.
Deploy & measure
Coorte pilota, analytics su risoluzione e escalation, baseline time-to-answer. Output: sistema live con misurazione.
Scale
Espandere fonti e utenti, feedback loop, reporting lacune conoscenza per migliorare documentazione.
Connettori
Le tue fonti, un unico layer di conoscenza
Connettori OAuth e API — i contenuti restano alla fonte; le risposte usano solo ciò che ogni utente può vedere.
Catalogo connettori esatto e opzioni deploy concordate per engagement.
Collaborazione
- SharePoint / Microsoft 365
- Microsoft Teams
- Confluence
- Notion
File e contenuti
- Google Drive / Workspace
- PDF, Word, PowerPoint
- PDF scansionati (OCR)
- Email (con controlli di governance)
Sistemi e dati
- Database e API personalizzate
- Export CSV / JSON / XML
Metriche che contano
Velocità, precisione, costo, tracciabilità
Obiettivi e KPI che concordiamo per deploy — non numeri unici per tutti
<3s
Velocità — time-to-answer (p95)
End-to-end per query tipiche; percorsi agentici complessi più lunghi — vedi brief tecnico.
<20m
Velocità — propagazione aggiornamenti (p95)
Ritardo illustrativo da cambio fonte a chunk aggiornati con webhook; ambienti molto batch seguono schedule concordati — tuning per engagement.
>90%
Precisione — qualità fondata
Target tipici post-tuning: precision@k e/o accuratezza risposta fondata >90%, tasso affermazioni non supportate <1% — validato su hold-out per corpus.
>85%
Precisione — recall e copertura
Obiettivi recall@k e copertura corpus di solito >85% dove la risposta esiste nelle fonti — misurato con harness di valutazione.
50–70%
Costo — vs RAG naive
Range tipico con routing, cache, chunking e compressione — illustrativo, non garanzia.
Audit-ready
Tracciabilità — trail compliance
Query, fonti, modello e confidenza loggati per workflow compliance.
Analisi comparativa
Enterprise Knowledge AI in contesto
Microsoft 365 è una baseline; molti ambienti hanno ancora un patchwork di ricerca, wiki e RAG fai-da-te — pattern illustrativi, non affermazioni specifiche del vendor.
| Fattore | Copilot per M365 | Pattern enterprise tipico | Enterprise Knowledge AI |
|---|---|---|---|
| Copertura fonti | Focus ecosistema Microsoft | Ricerca e portali frammentati per sistema. | Connettori estesi su fonti enterprise |
| Knowledge graph | Nessun layer relazionale equivalente | Ricerca keyword senza percorso grafo+vettore multi-hop. | Ibrido grafo + vettore per multi-hop |
| Scelta modello / BYOK | Percorso Azure OpenAI | Key e tool sparsi; policy disomogenea. | Routing multi-modello e opzioni BYOK |
| Deployment | Modello servizio cloud | SaaS frammentato; nessun perimetro unico governato. | Privato, ibrido o cloud: un layer governato |
| Lente commerciale | Spesso per posto (narrativa M365) | Licenze in silos; TCO e governance frammentati. | Packaging concordato per engagement |
Opzioni di deployment
Flessibilità totale: scegli la modalità di deployment
Stesso layer di conoscenza governato — scegli dove girano dati, indici e inferenza, da air-gapped a cloud completamente gestita.
Modalità privata
Deployment completo nel tuo perimetro — indici e LLM self-hosted opzionali restano sulla tua rete. Massimo controllo per uso regolato e pubblico.
- Pattern on-premise o air-gapped
- Corpus e query non escono dal tuo perimetro
- Modelli open-weights e approvati dove la policy lo consente
- Tempo tipico alla prima query: 6–10 settimane
- Immediate cloud deployment
- Hardware-free management
Modalità ibrida
Nel tuo tenant AWS, Azure o GCP: dati e residency nel tuo perimetro, con deployment, upgrade e monitoring gestiti da Thinkia.
- Il tuo account cloud, le tue chiavi di crittografia
- OAuth verso SharePoint, M365, Drive e altre fonti
- Bilancia controllo e velocità operativa
- Tempo tipico alla prima query: 4–6 settimane
- Complete data sovereignty
- Immediate rollout, no infra
Modalità cloud
Ambiente operato da Thinkia, UE-first di default. Percorso più rapido al pilota con connettori OAuth ai tuoi sistemi — nessuna infra cliente da gestire.
- Rollout stile immediato vs on-prem
- Scaling automatico e aggiornamenti piattaforma
- Ideale quando la policy consente perimetro SaaS gestito
- Tempo tipico alla prima query: 2–4 settimane
- On-premise infrastructure
- Full data sovereignty
FAQ
Domande tecniche
Cosa succede quando un documento viene aggiornato o eliminato nel sistema sorgente?
I connettori rilevano le modifiche al prossimo sync (webhook o schedule). Contenuto aggiornato viene ri-chunkato e ri-embeddato; le eliminazioni rimuovono voci indice e revocano accesso subito. Risposte storiche possono essere segnate nei log.
Può combinare dati strutturati e non strutturati?
Sì, quando entrambi sono collegati e l’utente è autorizzato. Il grafo collega entità dai sistemi di record a documenti e messaggi così le risposte possono coprire linguaggio contrattuale e dati operativi.
Quanto dura l’ingestione iniziale?
Dipende da dimensione corpus e limiti API fonte. Indicativo: corpus piccoli in ore; molto grandi in settimane con pipeline parallele. Sync incrementale mantiene bassi i costi in regime — dettagli nel brief tecnico.
Cosa succede quando la risposta non è nella knowledge base?
Il sistema risponde da contesto recuperato e autorizzato. Con evidenza scarsa o assente: confidenza più bassa, lacune esplicite o esito chiaro tipo «non abbastanza nelle fonti» — non un tentativo sicuro. Soglie e escalation regolabili sul profilo di rischio.
Il nostro contenuto viene usato per addestrare modelli foundation?
I deployment enterprise sono delimitati così che il corpus non si mescoli in un pool di training condiviso per modelli pubblici. Con BYOK o inferenza on-prem i provider sono scelti secondo i tuoi accordi. Termini esatti in contratto e DPA — mappiamo in pre-sales e security review.
È consulenza legale o di compliance?
No. EU AI Act, NIST AI RMF e ISO/IEC 42001 descrivono orientamento prodotto e pattern documentali — non classificazione legale del tuo caso. Per posizionamento normativo: i tuoi legali e le pagine governance Thinkia per orientamento generale.
Come gestisce il sistema informazioni conflittuali tra fonti?
Affermazioni in conflitto sono mostrate con entrambe le fonti citate e conflitto evidenziato. Il sistema non sceglie silenziosamente — la risoluzione resta al knowledge owner. Il tasso di conflitto può essere tracciato come segnale di qualità.
Quali modelli si usano?
Di default il routing usa modelli più piccoli per query semplici e più grandi per ragionamento complesso. BYOK porta i tuoi provider preferiti. On-prem: modelli open-weights approvati.
Come si applicano i permessi quando qualcuno fa una domanda?
L’indice è costruito con identità fonte e diritti. Al momento della query retrieval e sintesi usano solo chunk consentiti — stesse regole di SharePoint, Confluence, Drive o source of truth. Se l’utente non può aprire un documento in origine, non dovrebbe apparire nel contesto risposta.
Dove può girare Enterprise Knowledge AI?
Pattern tipici: tenant privato, ibrido (dati e indice da voi, orchestrazione cloud opzionale) o cloud gestita — in base a residency, rete e procurement. Il brief tecnico delinea le assunzioni; allineiamo l’architettura target in discovery.
Quali sistemi sorgente potete collegare?
Connettori comuni: Microsoft 365 / SharePoint, Confluence, Google Drive e archivi documentali simili, più API e repository interni. Custom o legacy di solito via API, export o piano connettore dedicato. Fonti prioritarie concordate nella roadmap ingestione.
Get started
Parliamo del tuo layer di conoscenza
Raccontaci fonti, modello di accesso e team. Ti risponderemo con un passo successivo chiaro — orientamento, ambito pilota o riferimenti governance — senza pressione commerciale.