Userbot

Nel mondo degli Agenti AI, la qualità delle risposte dipende da un passaggio spesso sottovalutato: il retrieval delle informazioni.

Un Agente davvero affidabile non deve solo “scrivere bene”, ma deve rispondere 𝙘𝙤𝙧𝙧𝙚𝙩𝙩𝙖𝙢𝙚𝙣𝙩𝙚.

Ecco perché 𝗨𝘀𝗲𝗿𝗯𝗼𝘁 usa la 𝗛𝘆𝗯𝗿𝗶𝗱 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵.

Un approccio che combina:
🔹 comprensione semantica (capire il significato)
🔹 precisione lessicale (trovare termini esatti, codici, sigle)

𝗣𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲́ 𝗲̀ 𝗶𝗺𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗻𝘁𝗲?
Perché nella realtà aziendale non basta trovare contenuti “simili”: spesso servono risultati precisi, come ID prodotto, codici errore o documenti tecnici.

𝗟𝗮 𝗛𝘆𝗯𝗿𝗶𝗱 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 𝘂𝗻𝗶𝘀𝗰𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗲𝗴𝗹𝗶𝗼 𝗱𝗲𝗶 𝗱𝘂𝗲 𝗺𝗼𝗻𝗱𝗶: 𝗿𝗲𝗰𝘂𝗽𝗲𝗿𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝘂𝘁𝗶 𝗿𝗶𝗹𝗲𝘃𝗮𝗻𝘁𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝘀𝗶𝗴𝗻𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗼 𝘀𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗽𝗲𝗿𝗱𝗲𝗿𝗲 𝗹’𝗮𝗰𝗰𝘂𝗿𝗮𝘁𝗲𝘇𝘇𝗮 𝘀𝘂 𝗸𝗲𝘆𝘄𝗼𝗿𝗱 𝘀𝗽𝗲𝗰𝗶𝗳𝗶𝗰𝗵𝗲.

Così si arriva al risultato: Agenti AI più affidabili, risposte più corrette e meno allucinazioni.

Se stai lavorando su sistemi RAG o agenti AI, questo è un tema che non puoi ignorare.

Approfondisci qui 👇
https://buff.ly/yHnUUL2

Agenti AI al lavoro, sì.
Ma con quale cassetta degli attrezzi?

Da oggi 𝗨𝘀𝗲𝗿𝗯𝗼𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮 𝗶 𝗧𝗼𝗼𝗹𝘀 e permette agli agenti non solo di usarli, ma di decidere in autonomia se e quando attivarli.

È un passaggio chiave, perché sposta il focus: non più solo AI che risponde, ma sistemi che sanno come intervenire su un processo.
I tools non sono più semplici integrazioni a supporto. Diventano parte della logica operativa: leve che l’agente può attivare per portare a termine un task, adattandosi al contesto.

Il risultato?
Workflow agentici che iniziano a comportarsi davvero come un team:
più coordinati, più autonomi, più vicini a una logica operativa reale.

Nel nuovo articolo si entra proprio in questo cambio di paradigma 👇

Tools: quando l'agente decide (davvero) cosa fare I Tools introducono un cambio di paradigma netto: non è più il flusso a stabilire quale azione eseguire, è l’agente stesso che decide se e quale strumento utilizzare.

Il chunking è il modo in cui un sistema AI divide i documenti in “blocchi” prima di usarli per rispondere alle domande.

Sembra un dettaglio tecnico. In realtà è una delle decisioni che più influenzano la qualità di un sistema RAG: blocchi troppo piccoli perdono contesto, troppo grandi introducono rumore.

Nel nuovo articolo raccontiamo cosa abbiamo imparato costruendo sistemi in produzione: perché non esiste un chunking universale, come cambiano le strategie in base ai documenti e perché spesso migliorarlo ha più impatto che cambiare modello.

Leggi l’articolo completo qui →

Chunking: la decisione che nessuno vede, ma cambia tutto Come abbiamo imparato che la suddivisione del testo non è un dettaglio, ma una scelta architetturale che cambia tutto per il tuo sistema RAG.

𝗣𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗺𝗼 𝗨𝘀𝗲𝗿𝗯𝗼𝘁 𝗦𝗵𝗼𝘄𝗰𝗮𝘀𝗲: 𝗹𝗮 𝗽𝗶𝗮𝘁𝘁𝗮𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝗱𝗶𝘀𝗰𝗼𝘃𝗲𝗿𝘆 𝗶𝗻 𝘃𝗮𝗻𝘁𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲𝘁𝗶𝘁𝗶𝘃𝗼.

Quando si parla di Agenti AI, la domanda è sempre la stessa: da dove si parte?

Troppo spesso servono settimane di analisi prima di arrivare a un’idea chiara e a un progetto concreto.

Userbot Showcase nasce proprio per questo: aiutare a identificare rapidamente i casi d’uso giusti, stimarne il valore e portarli in una conversazione concreta con il cliente, grazie a una libreria di use case reali, Agentic workflow pronti, un AI Wizard che trasforma la discovery in conversazione e strumenti per costruire scenari concreti, misurabili e condivisibili con il cliente.

Meno tempo in discovery, più progetti che partono davvero.

Scopri di più 👉 https://userbot.ai/blog/presentiamo-userbot-showcase-trasformare-la-discovery-in-vantaggio-competitivo/