Orchestrazione RAG
Orchestrazione RAG per risposte IA fondate e di livello produttivo.
Progetti pipeline RAG end-to-end collegando VectorDB, strumenti di funzione IA e LLM personalizzati in flussi con stato: risposte fondate, dati in tempo reale e pieno controllo.
Oppure inizi con 150 $ di credito, sufficienti per un primo mese di Growth
La batteria ha smesso di caricarsi dopo 14 mesi. È ancora coperta?
10:18
Fonte: Politica di garanzia
Sezione 3.2 · Batterie
Ordine 6120 · consegnato 14 mesi fa
Sì. Le batterie sono coperte per 24 mesi dalla data di consegna, quindi il Suo ordine è ancora in garanzia.
10:18
Perfetto, come faccio a farla valere?
10:19
Ho aperto una richiesta di garanzia per Lei. Il nostro team di assistenza La contatterà qui.
10:19
Elementi base per un RAG personalizzato
Colleghi dati, strumenti e modelli, poi orchestri il retrieval end-to-end.
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Integrazione VectorDB
Utilizzi i VectorDB integrati di MonoChat o colleghi il Suo con le credenziali: tenga gli embedding dove preferisce.
- VectorDB integrato o esterno
- Connessioni basate su credenziali
- Filtri sui metadati e controllo degli accessi
- Isolamento sicuro dei dati
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Pipeline RAG a più passaggi
Concateni i passaggi di retrieval: riscrittura della query, ricerca, rerank, citazione, risposta, tutto in un unico flusso di orchestrazione.
- Riscrittura ed espansione della query
- Schemi di retrieval ibrido
- Reranking e punteggio
- Citazioni e tracciabilità
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Strumenti di funzione IA
Permetta agli LLM di compiere azioni: recuperare dati in tempo reale, richiamare API interne, eseguire logica aziendale e restituire risultati strutturati.
- Schemi e convalida degli strumenti
- Chiamate API sicure
- Output strutturati
- Libreria di strumenti riutilizzabile
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Instradamento di LLM personalizzati
Instradi le attività al modello migliore, veloce o accurato, con fallback e controlli dei costi.
- Supporto multi-provider
- Scelta del modello per passaggio
- Fallback e nuovi tentativi
- Limiti di costo e prestazioni
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Flussi con stato
Mantenga lo stato tra passaggi e sessioni. Costruisca percorsi che ricordano il contesto e avanzano in modo affidabile.
- Variabili di stato e di memoria
- Flussi consapevoli della sessione
- Ramificazione condizionale
- Trigger basati su eventi
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Controlli di produzione
Distribuisca in sicurezza con monitoraggio, autorizzazioni e verificabilità, e iteri senza compromettere le operazioni.
- Osservabilità e metriche
- Controlli basati sui ruoli
- Log di controllo
- Flussi di lavoro versionati
Come funziona
Un percorso semplice verso un RAG di livello produttivo, senza vincoli con il fornitore.
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Collega il VectorDB
Utilizzi archivi vettoriali integrati o colleghi il Suo incollando le credenziali. I dati restano dove sceglie Lei.
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Aggiungi strumenti
Crei strumenti di funzione IA per recuperare dati in tempo reale, richiamare API o eseguire azioni aziendali. Output strutturati e convalida.
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Instrada i modelli
Scelga il miglior LLM per ogni passaggio. Usi i fallback per bilanciare costo e qualità. Flussi veloci e accurati.
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Orchestra la pipeline
Concateni i passaggi: riscrivi → recupera → rerank → cita → rispondi, con logica a stato. Schemi di retrieval ibrido.
Pipeline tipiche
Modelli RAG comuni da mettere subito in produzione e poi personalizzare a piacere.
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RAG per l'assistenza
Fondi le risposte su policy, manuali e ticket e passi agli operatori con il contesto completo.
- Esempio: Riscrivi → recupera dalla KB → strumento: verifica ordine → cita policy → rispondi
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RAG per le vendite
Risponda alle domande sui prodotti con catalogo, prezzi e strumenti CRM e converta in chat.
- Esempio: Recupera catalogo → strumento: prezzi → strumento: lead CRM → riassumi e CTA
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RAG per le operazioni
Trasformi i documenti delle procedure operative in azioni guidate con approvazioni, dashboard e automazione.
- Esempio: Recupera procedura → strumento: convalida → strumento: crea attività → conferma stato
FAQ
Domande sull'orchestrazione RAG
Risposte rapide alle domande più comuni.
Cos'è il RAG (retrieval-augmented generation)?
Il RAG è una tecnica in cui l'IA recupera prima i passaggi pertinenti dai Suoi contenuti e poi scrive la risposta a partire da essi. Le risposte si fondano sui Suoi documenti invece che sulla memoria del modello, il che riduce le allucinazioni.
Cosa aggiunge l'orchestrazione RAG?
L'orchestrazione concatena i passaggi di una pipeline in un unico flusso con stato: riscrittura della query, retrieval, reranking, chiamate agli strumenti, citazioni e risposta finale. Decide Lei l'ordine, la logica tra i passaggi e quale modello esegue ciascuno.
Ho bisogno di un mio database vettoriale?
No. Può iniziare con il database vettoriale integrato in MonoChat, oppure collegare il Suo VectorDB con le credenziali quando vuole che gli embedding restino nella Sua infrastruttura.
Una risposta RAG può includere dati in tempo reale?
Sì. Gli strumenti di funzione IA permettono a una pipeline di recuperare dati in tempo reale, come lo stato di un ordine, un prezzo o un record CRM, e di combinarli con i documenti recuperati in un'unica risposta.
Quali LLM posso usare in una pipeline RAG?
Qualsiasi fornitore che collega come LLM personalizzato. Può scegliere un modello per ogni passaggio, ad esempio un modello veloce per la riscrittura della query e uno più potente per la risposta finale, con fallback e limiti di costo.
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LLM personalizzati
Colleghi OpenAI, Anthropic, Google o le Sue API LLM. -
Strumenti funzione IA
Permetta all'IA di richiamare in sicurezza strumenti, API e azioni aziendali. -
Integrazione VectorDB
Archivi e recuperi embedding con il VectorDB che preferisce. -
Integrazione MCP
Colleghi gli agenti IA a strumenti esterni compatibili con MCP.
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