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RAG e AI privata: come interrogare la documentazione aziendale in modo sicuro

Molte aziende e Pubbliche Amministrazioni stanno sperimentando soluzioni di Intelligenza Artificiale generativa, ma si scontrano rapidamente con problemi concreti: privacy dei dati, perdita di controllo, risposte poco affidabili, dipendenza da piattaforme esterne.

Vectoria nasce per affrontare questi limiti. Non è un chatbot generico e non è un servizio basato su API cloud. È una soluzione AI pensata per consentire alle organizzazioni di interrogare la propria documentazione interna tramite un’interfaccia conversazionale, mantenendo il pieno controllo su dati, modelli e infrastruttura.

Nel white paper di IT4LIA AI Factory, Vectoria viene presentata come un modo per portare l’AI dentro l’azienda senza esporre conoscenze, documenti e processi a fornitori esterni .

Perché l’Intelligenza Artificiale in azienda richiede un approccio diverso

I Large Language Models sono strumenti potenti, ma presentano limiti strutturali. Si basano su dati di addestramento statici, non accedono automaticamente a informazioni aggiornate o riservate e possono generare risposte inesatte o non verificabili.

In ambito aziendale questo rappresenta un rischio concreto. La conoscenza è distribuita tra procedure, manuali, report e documentazione tecnica. Inviare questi contenuti a servizi Intelligenza Artificiale esterni solleva problemi di riservatezza, compliance e governance.

Vectoria affronta il problema in modo diverso, combinando modelli generativi con un sistema di recupero controllato delle informazioni. Le risposte vengono generate solo a partire da fonti interne autorizzate.

LLM e RAG: come funziona Vectoria

Vectoria si basa su una pipeline di Retrieval Augmented Generation, comunemente chiamato RAG. Invece di affidarsi esclusivamente alla “memoria” del modello, il sistema recupera i contenuti più rilevanti dalla documentazione aziendale e li utilizza per costruire la risposta.

I documenti vengono processati, ripuliti, segmentati e trasformati in rappresentazioni semantiche. Quando un utente pone una domanda, Vectoria individua le informazioni più pertinenti e genera una risposta basata su quel contesto.

Questo approccio migliora la precisione, riduce le allucinazioni e rende le risposte tracciabili rispetto alle fonti utilizzate. Allo stesso tempo evita di dover riaddestrare i modelli ogni volta che i contenuti cambiano.

Un sistema AI privato per progettazione

Uno degli elementi distintivi di Vectoria è il funzionamento interamente su infrastruttura privata. Tutte le operazioni di elaborazione, retrieval e generazione delle risposte avvengono all’interno dell’ambiente dell’organizzazione.

Questo elimina il rischio di fuoriuscita dei dati verso servizi esterni e riduce la dipendenza da piattaforme commerciali di AI generativa. La conoscenza aziendale resta confinata dove deve stare, come qualsiasi altro asset strategico.

Per molti contesti, in particolare quelli regolamentati o che gestiscono informazioni sensibili, questa non è una scelta opzionale ma una necessità.

Dalle PMI alle grandi organizzazioni

Vectoria è progettata per adattarsi a contesti organizzativi diversi.

Le piccole e medie imprese possono implementare Vectoria su server locali o workstation, utilizzando componenti open source e hardware standard. Questo consente di realizzare un chatbot privato senza investimenti complessi in infrastrutture dedicate.

Le organizzazioni più grandi possono integrare Vectoria con sistemi di High Performance Computing per gestire grandi volumi di documenti e modelli più impegnativi. La soluzione è HPC-ready e può scalare senza modifiche al codice applicativo.

Vectoria e HPC: scalabilità quando serve

Vectoria può funzionare su infrastrutture standard, ma è progettata anche per sfruttare ambienti di supercalcolo.

L’utilizzo di risorse HPC consente di elaborare grandi repository documentali, generare embedding su larga scala e utilizzare modelli linguistici avanzati che non sarebbero gestibili su una singola workstation.

Questa flessibilità permette di partire in modo graduale e aumentare le capacità del sistema quando crescono i volumi di dati o le esigenze di performance.

Un caso d’uso aziendale concreto

EuroCC Italy ha predisposto un white paper dove viene descritto l’utilizzo di Vectoria in Leonardo S.p.A.: la soluzione è stata testata come chatbot RAG per facilitare l’accesso alla documentazione interna.

Indicizzando procedure e documenti operativi, Vectoria ha reso più rapido e preciso il recupero delle informazioni, riducendo i tempi di ricerca e migliorando l’esperienza sia per i nuovi assunti sia per gli utenti più esperti.

La sperimentazione ha mostrato come un sistema Retrieval Augmented Generation privato possa supportare la gestione della conoscenza e l’efficienza operativa senza compromettere la sicurezza dei dati.

Il servizio Vectoria di IT4LIA AI Factory

IT4LIA AI Factory collabora con Eurocc Italy per supportare aziende, startup, pubbliche amministrazioni ed enti di ricerca nell’adozione di Vectoria come soluzione AI privata per l’accesso alla conoscenza e l’interazione conversazionale.

Il servizio copre l’intero percorso, dall’ingestione dei documenti alla configurazione del sistema, fino all’integrazione con infrastrutture HPC quando necessario. L’obiettivo è aiutare le organizzazioni a implementare sistemi AI controllabili, affidabili e sostenibili nel tempo.

Scarica il white paper

Se stai valutando un chatbot privato o una soluzione RAG per la tua organizzazione ma non sai come progettarla in modo sicuro e sostenibile, scarica ora il white paper “Vectoria: una soluzione AI private e sostenibile in azienda”





    RAG e AI privata: come interrogare la documentazione aziendale in modo sicuro

    Molte aziende e Pubbliche Amministrazioni stanno sperimentando soluzioni di Intelligenza Artificiale generativa, ma si scontrano rapidamente con problemi concreti: privacy dei dati, perdita di controllo, risposte poco affidabili, dipendenza da piattaforme esterne.

    Vectoria nasce per affrontare questi limiti. Non è un chatbot generico e non è un servizio basato su API cloud. È una soluzione AI pensata per consentire alle organizzazioni di interrogare la propria documentazione interna tramite un’interfaccia conversazionale, mantenendo il pieno controllo su dati, modelli e infrastruttura.

    Nel white paper di IT4LIA AI Factory, Vectoria viene presentata come un modo per portare l’AI dentro l’azienda senza esporre conoscenze, documenti e processi a fornitori esterni .

    Perché l’Intelligenza Artificiale in azienda richiede un approccio diverso

    I Large Language Models sono strumenti potenti, ma presentano limiti strutturali. Si basano su dati di addestramento statici, non accedono automaticamente a informazioni aggiornate o riservate e possono generare risposte inesatte o non verificabili.

    In ambito aziendale questo rappresenta un rischio concreto. La conoscenza è distribuita tra procedure, manuali, report e documentazione tecnica. Inviare questi contenuti a servizi Intelligenza Artificiale esterni solleva problemi di riservatezza, compliance e governance.

    Vectoria affronta il problema in modo diverso, combinando modelli generativi con un sistema di recupero controllato delle informazioni. Le risposte vengono generate solo a partire da fonti interne autorizzate.

    LLM e RAG: come funziona Vectoria

    Vectoria si basa su una pipeline di Retrieval Augmented Generation, comunemente chiamato RAG. Invece di affidarsi esclusivamente alla “memoria” del modello, il sistema recupera i contenuti più rilevanti dalla documentazione aziendale e li utilizza per costruire la risposta.

    I documenti vengono processati, ripuliti, segmentati e trasformati in rappresentazioni semantiche. Quando un utente pone una domanda, Vectoria individua le informazioni più pertinenti e genera una risposta basata su quel contesto.

    Questo approccio migliora la precisione, riduce le allucinazioni e rende le risposte tracciabili rispetto alle fonti utilizzate. Allo stesso tempo evita di dover riaddestrare i modelli ogni volta che i contenuti cambiano.

    Un sistema AI privato per progettazione

    Uno degli elementi distintivi di Vectoria è il funzionamento interamente su infrastruttura privata. Tutte le operazioni di elaborazione, retrieval e generazione delle risposte avvengono all’interno dell’ambiente dell’organizzazione.

    Questo elimina il rischio di fuoriuscita dei dati verso servizi esterni e riduce la dipendenza da piattaforme commerciali di AI generativa. La conoscenza aziendale resta confinata dove deve stare, come qualsiasi altro asset strategico.

    Per molti contesti, in particolare quelli regolamentati o che gestiscono informazioni sensibili, questa non è una scelta opzionale ma una necessità.

    Dalle PMI alle grandi organizzazioni

    Vectoria è progettata per adattarsi a contesti organizzativi diversi.

    Le piccole e medie imprese possono implementare Vectoria su server locali o workstation, utilizzando componenti open source e hardware standard. Questo consente di realizzare un chatbot privato senza investimenti complessi in infrastrutture dedicate.

    Le organizzazioni più grandi possono integrare Vectoria con sistemi di High Performance Computing per gestire grandi volumi di documenti e modelli più impegnativi. La soluzione è HPC-ready e può scalare senza modifiche al codice applicativo.

    Vectoria e HPC: scalabilità quando serve

    Vectoria può funzionare su infrastrutture standard, ma è progettata anche per sfruttare ambienti di supercalcolo.

    L’utilizzo di risorse HPC consente di elaborare grandi repository documentali, generare embedding su larga scala e utilizzare modelli linguistici avanzati che non sarebbero gestibili su una singola workstation.

    Questa flessibilità permette di partire in modo graduale e aumentare le capacità del sistema quando crescono i volumi di dati o le esigenze di performance.

    Un caso d’uso aziendale concreto

    EuroCC Italy ha predisposto un white paper dove viene descritto l’utilizzo di Vectoria in Leonardo S.p.A.: la soluzione è stata testata come chatbot RAG per facilitare l’accesso alla documentazione interna.

    Indicizzando procedure e documenti operativi, Vectoria ha reso più rapido e preciso il recupero delle informazioni, riducendo i tempi di ricerca e migliorando l’esperienza sia per i nuovi assunti sia per gli utenti più esperti.

    La sperimentazione ha mostrato come un sistema Retrieval Augmented Generation privato possa supportare la gestione della conoscenza e l’efficienza operativa senza compromettere la sicurezza dei dati.

    Il servizio Vectoria di IT4LIA AI Factory

    IT4LIA AI Factory collabora con Eurocc Italy per supportare aziende, startup, pubbliche amministrazioni ed enti di ricerca nell’adozione di Vectoria come soluzione AI privata per l’accesso alla conoscenza e l’interazione conversazionale.

    Il servizio copre l’intero percorso, dall’ingestione dei documenti alla configurazione del sistema, fino all’integrazione con infrastrutture HPC quando necessario. L’obiettivo è aiutare le organizzazioni a implementare sistemi AI controllabili, affidabili e sostenibili nel tempo.

    Scarica il white paper

    Se stai valutando un chatbot privato o una soluzione RAG per la tua organizzazione ma non sai come progettarla in modo sicuro e sostenibile, scarica ora il white paper “Vectoria: una soluzione AI private e sostenibile in azienda”