AI-ready Data & RAG Enablement
Rendere dati, documenti e knowledge base pronti per casi d'uso AI, LLM, RAG e agenti — dal POC alla produzione
L'AI funziona davvero solo se può accedere a dati affidabili, governati, contestuali e aggiornati. Prepariamo dati, documenti e knowledge base per LLM, RAG e agenti AI — verifichiamo quali fonti sono pronte, le mettiamo in ordine e definiamo chi può vedere cosa — e costruiamo la prima soluzione che porta valore, dal proof of concept alla produzione.
Il servizio in una scheda
- Servizio
- Preparazione di dati, documenti e knowledge base per LLM, RAG e agenti AI, e realizzazione della prima soluzione.
- Quando serve
- Prima di esporre i tuoi dati all'AI: quando vuoi interrogare documenti, procedure, ticket, contratti o dati gestionali.
- Fase R.O.C.E.
- Evolve.
- Ruolo
- È il primo passo del percorso AI, dal POC alla produzione.
- Punto di partenza
- Il caso d'uso che porta valore, non la tecnologia.
- Output
- Assessment fonti e RAG readiness, architettura RAG target, pipeline di preparazione, modello di accesso e governance, primo assistente (MVP).
- Prosegue con
- AI in Production Enablement e Presidio AI Continuativo (MirAI), dopo il go-live.
Il problema non è il modello, è il dato
L'AI raramente delude per colpa del modello: quello, oggi, è la parte facile. Quasi sempre il problema è un altro — cosa può leggere davvero l'AI, e quanto ci si può fidare della risposta. La domanda giusta non è «quale AI usiamo?», ma «su quali dati la facciamo lavorare, per fare cosa, con quali regole e con quale affidabilità?».
Come funziona
Non partiamo dalla tecnologia. Partiamo da dove l'AI può farti risparmiare tempo o denaro, e costruiamo a ritroso in sei passi.
Qualificazione del caso d'uso Punto di partenza
Prima di toccare un dato, capiamo cosa deve fare l'AI e quanto vale: chi la userà, quali domande deve gestire, quali fonti servono, cosa non deve essere esposto e in quale fase è l'iniziativa (POC, MVP, riuso, produzione). Individuiamo i casi d'uso ad alto impatto e li mettiamo in ordine di priorità e fattibilità.
Assessment fonti e dati
Analizziamo documenti, database, knowledge base e sistemi coinvolti e restituiamo una mappa delle fonti con criticità, priorità, gap, rischi, quick win e valutazione di readiness, con le prime indicazioni architetturali. Distinguiamo ciò che è pronto, ciò che va ripulito e ciò che va escluso.
Disegno architettura dati e RAG
Definiamo come le fonti verranno preparate, indicizzate, interrogate e governate: pipeline documentale, data layer, metadata, chunking, embedding, vector store, retrieval, controlli di accesso, logging, monitoraggio, evaluation framework e integrazione applicativa.
Implementazione progressiva
Procediamo per perimetri controllati — una knowledge base, un dominio dati, un caso d'uso operativo, un primo assistente — così da verificare valore e qualità su un perimetro piccolo prima di estenderlo.
Test, valutazione e miglioramento
Misuriamo pertinenza del retrieval, accuratezza delle risposte, qualità delle citazioni, rispetto dei permessi, tempi e costi, e correggiamo errori ricorrenti, contenuti mancanti e drift delle fonti confrontando prima e dopo.
Governance continuativa Nel tempo
Definiamo come mantenere affidabili fonti e knowledge base nel tempo: aggiornamento e reindicizzazione, gestione dei documenti obsoleti, revisione di metadata e policy, feedback loop, assessment periodici di readiness e coordinamento tra data team, AI team, business e security.
Su cosa possiamo lavorare
Il perimetro si adatta al caso d'uso e alla fase: dall'assessment iniziale alla realizzazione della prima soluzione. Alcune delle aree su cui interveniamo:
AI-ready Data Assessment
Mappa e valutazione delle fonti rispetto ai casi d'uso AI: qualità, accessi, criticità, rischi, quick win, fonti prioritarie e roadmap di preparazione.
RAG Readiness Assessment
Verifica se documenti, dati e knowledge base sono pronti per una RAG: fonti usabili o da escludere, gap di metadata, criticità d'accesso, indicazioni su chunking, embedding e retrieval.
Continuous AI Data Readiness
Un processo continuo per verificare che dati e fonti restino adatti nel tempo: baseline, metriche di qualità, controlli su aggiornamento e drift, data observability e report periodici.
AI Data Reuse & Multi-use-case
Valutazione del riuso degli stessi data asset su più casi d'uso, con analisi di rischio, semantica, metadata e compatibilità tra dato, tecnica AI e contesto.
Preparazione documentale per RAG
Selezione, deduplica, pulizia, normalizzazione dei formati, classificazione, arricchimento metadata e regole di indicizzazione, fino alla preparazione per l'embedding.
Integrazione dati strutturati e non
Colleghiamo documenti, database, data warehouse, data lake, data platform, API, sistemi legacy, document repository, data catalog e Denodo.
Progettazione architettura RAG
Data pipeline, document processing, vector database, embedding, retrieval strategy, prompt orchestration, context engineering, access control, logging, monitoraggio ed evaluation.
Metadata, catalogo e governance
Un modello di metadata utile all'AI: classificazione fonti, owner, data domain, riservatezza, lineage, freshness, policy d'accesso e collegamento al data catalog.
Rich Semantics, Knowledge Graph, GraphRAG
Tassonomie, ontologie, knowledge graph e arricchimento semantico per dare più contesto ai modelli e migliorare qualità, pertinenza e spiegabilità delle risposte.
Feature Engineering, Labeling, Synthetic Data
Per casi d'uso predittivi o ad alta automazione: data labeling, annotazione, feature engineering, synthetic data, dataset di validazione e monitoraggio di bias e drift.
Valutazione qualità delle risposte
Dataset di test, domande di valutazione, criteri di pertinenza e accuratezza, controllo delle citazioni, contrasto alle allucinazioni e benchmark prima/dopo.
Cosa rende diverso l'approccio Miriade
Miriade non tratta la RAG come una semplice indicizzazione di documenti: la collega all'ecosistema dati reale dell'azienda — documenti, database, data platform, data catalog, Denodo, metadata, accessi, sicurezza, governance e DataOps. È da qui che nasce un'AI affidabile, tracciabile e sostenibile.
Molti progetti RAG non falliscono per il modello scelto, ma perché le fonti non sono pronte.
Dal dato alla produzione: i servizi AI di Miriade
AI-ready Data & RAG è il punto di partenza. Da qui il percorso prosegue lungo gli altri servizi AI, quando la soluzione va ottimizzata, stabilizzata e presidiata nel tempo.
AI-ready Data & RAG
Prepariamo dati e fonti per l'AI e costruiamo la prima soluzione.
Sei quiAI Context & LLM
Ottimizziamo contesto, tool e costi di agenti e LLM.
AI in Production
Stabilizziamo e governiamo l'AI già in produzione.
MirAI
Presidio mensile continuativo sul sistema AI.
Domande frequenti
Cosa significa «dato AI-ready»?
Non è semplicemente un dato corretto: è un dato adeguato a uno specifico caso d'uso AI, con qualità, contesto, accessi, metadata, rappresentatività, sicurezza e governance coerenti con il rischio e con la tecnica AI utilizzata.
Che differenza c'è rispetto ad AI in Production Enablement?
AI in Production Enablement stabilizza e governa una soluzione AI già live. AI-ready Data & RAG si concentra sul prerequisito: rendere fonti, dati, documenti, metadata e accessi adatti a LLM, RAG e agenti.
Possiamo partire da una knowledge base esistente?
Sì. Analizziamo una knowledge base già presente e ne verifichiamo qualità, aggiornamento, permessi, metadata, duplicazioni e idoneità al retrieval.
Lavorate anche su documenti non strutturati?
Sì: PDF, Word, Excel, pagine web interne, manuali, procedure, ticket, contratti e normative, se autorizzati e pertinenti al caso d'uso.
Come gestite i permessi?
Il retrieval rispetta i permessi aziendali: progettiamo filtri, regole di accesso, segregazione delle fonti, audit e integrazione con i sistemi di identity e autorizzazione.
Da dove si parte concretamente?
Da un caso d'uso e da una mappa delle fonti: quali documenti o dati servono, chi li usa, chi li governa, quali permessi esistono e quali rischi vanno gestiti. Da lì definiamo assessment, architettura e roadmap.
Le tecnologie che usiamo
Alcune delle tecnologie e piattaforme con cui lavoriamo su questo servizio.
Vuoi rendere dati e documenti davvero utilizzabili dall'AI?
Partiamo da fonti, documenti, database, knowledge base, metadata, permessi e casi d'uso reali, e costruiamo un percorso per rendere le informazioni affidabili, governate, tracciabili e adatte all'AI in produzione.
Raccontaci il tuo caso d'uso
Bastano poche informazioni per inquadrare il caso d'uso e le fonti coinvolte. Ti ricontattiamo per una call e definiamo insieme il primo passo.
Nota privacy e sicurezza. Non inserire credenziali, password o dati sensibili nel form. Documenti, dati o accessi necessari all'assessment verranno gestiti successivamente tramite canali sicuri concordati.
