# Chatbot aziendale e assistenti AI che rispondono dai tuoi documenti

> Un assistente AI che conosce manuali, procedure, contratti e storico dell'azienda, risponde citando la fonte e dice «non lo so» quando la risposta non c'è. Per i clienti o per il team interno, dentro i software che già usate.

- URL: https://mojtabaamini.com/servizi/chatbot-aziendale
- Language: it
- Author: Mojtaba Amini, AI Software Engineer (Verona, Italy)

## Perché molti chatbot deludono

Un chatbot generico dà risposte plausibili che però non si trovano nei vostri documenti. È così che molti progetti falliscono in produzione: una risposta plausibile ma sbagliata è peggio di un «non lo so».

Un chatbot aziendale utile risponde solo da fonti approvate, le cita e si rifiuta di rispondere quando non trova conferma. È un problema di architettura, non di modello.

## Cosa realizzo

- **Assistenza clienti** che risponde da manuali tecnici, cataloghi e FAQ, con il riferimento alla pagina.
- **Assistente interno** per il team: procedure, contratti e decisioni passate, senza interrompere un collega.
- **Copilot dentro ERP e CRM**, che risponde sui dati operativi dell'azienda nel punto in cui servono.

## Come funziona un chatbot RAG che non inventa

1. **Indicizzazione strutturata**: I documenti vengono suddivisi mantenendo la loro struttura (manuale, capitolo, sezione), così la procedura di un prodotto non viene confusa con quella di un altro.
2. **Ricerca ibrida**: Ricerca semantica e ricerca per parole chiave lavorano insieme, fondamentale per codici prodotto e termini tecnici, e un modello di re-ranking sceglie i passaggi davvero pertinenti.
3. **Risposta con fonti**: Il modello risponde solo sulla base dei passaggi trovati e cita la fonte, ad esempio il manuale e la pagina.
4. **Rifiuto calibrato**: Se nessun passaggio conferma la risposta, l'assistente lo dice e passa la richiesta a una persona.

## Casi reali

Per Extrema ho realizzato un chatbot che risponde dai manuali tecnici interni, circa 1.400 pagine: i tempi di risposta interni del servizio clienti si sono ridotti del 60%.

- [Configuratore montascale con GNN per costi e tempi di consegna](https://mojtabaamini.com/projects/extrema) (Extrema · Mar 2024 — Dec 2025): DNN + GNN trasformano le specifiche del cliente in una distinta base completa e in una data di consegna affidabile in pochi minuti. Il chatbot LLM riduce i tempi di risposta interni del 60%.
- [Co-pilota AI per ERP e pianificazione produzione](https://mojtabaamini.com/projects/dekali) (Dekali (ex Virevo) · Jul 2023 — Sep 2026): Assistente LLM + scheduler RL integrati in un ERP manifatturiero. Riduce il coordinamento tra reparti da ore a secondi.

## Tecnologie

LLM, RAG, Ricerca ibrida, Re-ranking, Azure, Python, .NET, Angular

## Approfondimenti

- [Una pipeline RAG che risponde davvero dal manuale](https://mojtabaamini.com/writing/rag-that-works) (Articolo · Oct 2025): Lezioni dal rilascio di un chatbot di supporto fondato su 1.400 pagine di manuali Extrema — con riduzione dei tempi interni del 60%.
- [Come espongo modelli Python dietro un'API .NET consumata da Angular](https://mojtabaamini.com/writing/angular-dotnet-ai) (Articolo · May 2025): Lo stack Dekali è .NET + Angular con modelli Python dietro le quinte. Ecco il cablaggio che tiene la latenza sotto i 200 ms nella lista ordini.

## Domande frequenti

**Il chatbot può inventare risposte?**

È il rischio principale dei chatbot generici. Qui l'assistente risponde solo da fonti approvate, cita il documento e, se non trova conferma, dice di non sapere e coinvolge una persona.

**Su quali documenti può lavorare?**

Manuali tecnici, cataloghi, procedure interne, contratti, FAQ, ticket e storico delle email, in PDF, Word, pagine web o database.

**Si usa sul sito o internamente?**

Entrambi. Può essere un assistente per i clienti sul sito o nell'area riservata, oppure uno strumento interno integrato in ERP, CRM o intranet.

**I documenti aziendali restano riservati?**

Sì: si possono usare modelli su cloud europeo con garanzie contrattuali sui dati oppure modelli eseguiti sui vostri server, e l'accesso ai documenti può seguire i permessi già definiti per gli utenti.

**Quanto tempo serve?**

Un primo assistente su un insieme definito di documenti si può provare in poche settimane, misurando fin da subito quante risposte sono corrette e quante vengono giustamente rifiutate.

## Parliamo del tuo progetto

Raccontami il processo che vuoi migliorare: ti rispondo con una prima valutazione di dove l'AI può aiutare e da dove partire.