Gli LLM sono fantastici, ma di base non hanno accesso a internet. E non sanno quello che sai tu.
La nostra Knowledge Map è la risposta (e puoi usarla insieme alle modalità Search e Deep Dive).
Cos’è una Knowledge Map?
La tua Knowledge Map viene costruita a partire da qualsiasi materiale di riferimento che vuoi portarti nelle chat, in modo intelligente e su richiesta. Può essere qualsiasi cosa: da un PDF a un sito web, fino a del codice o del testo che incolli e che vuoi venga richiamato ogni tanto.
Come si usa?
Per prima cosa clicca su “Knowledge Map” in basso nella barra laterale sinistra.
Si aprirà un modulo in cui puoi caricare tutto ciò che vuoi usare come riferimento nelle chat.
Assomiglia più o meno a questo:
Ora puoi caricare i tuoi PDF, i CSV, oppure inserire un URL per far acquisire un sito web (utile, per esempio, per documentazione tecnica di riferimento).
Puoi anche incollare testo, codice o… qualsiasi altra cosa tu voglia consultare come riferimento.
NOTA: devi anche attivare “Use Knowledge Map in Replies” nelle impostazioni (icona dell’ingranaggio) per abilitarla. Puoi accenderla/spegnerla quando vuoi, ma per impostazione predefinita è disattivata, perché consuma più crediti di un prompt normale (dato che recupera tutto il contesto più rilevante dai tuoi documenti reali, NON solo un riassunto).
Suggerimento segreto: prova ad attivarla e disattivarla per domande diverse; scoprirai che a volte ti serve e a volte preferisci un risultato più rapido senza. Io cambio impostazioni in continuazione: ecco perché l’abbiamo lasciata a uno o due clic di distanza.
Come funziona?
Tecnicamente, la nostra Knowledge Map è una forma sofisticata di retrieval-augmented generation (RAG).
La nostra è unica: mescoliamo una serie di tecniche di ricerca diverse, ben oltre la semplice ricerca vettoriale usata comunemente nei sistemi RAG.
Questo ci permette di offrire una precisione ai massimi livelli: tu puoi buttarci dentro tutto quello che vuoi e noi tireremo fuori solo le informazioni migliori e più pertinenti, nel momento in cui servono.
Il modo in cui lo facciamo, tecnicamente, è assegnare un punteggio di pertinenza basandoci su più segnali in parallelo: nel nostro caso un grafo della conoscenza, la ricerca full-text e una versione potenziata della ricerca vettoriale (non solo quella classica, ma migliorata con tecniche alla frontiera della ricerca sull’IA).
Il modo in cui costruiamo ciascuno di questi pezzi è un vantaggio competitivo, ma ora sai perché la tua Knowledge Map personalizzata non è “solo” RAG o dettagli estratti, come quelle degli altri.
