Architettura Queria v3.1.0
Queria non e' un semplice motore di ricerca documentale. E' una piattaforma di intelligenza cognitiva progettata per comprendere domande complesse, ragionare sulle informazioni e produrre risposte accurate con citazioni verificabili.
Al cuore di tutto c'e' Cog-RAG (Cognitive Retrieval-Augmented Generation), un'architettura proprietaria che supera i limiti dei sistemi RAG tradizionali.
Cosa rende Queria diverso
I sistemi RAG convenzionali seguono un percorso lineare: ricevono una domanda, cercano documenti simili e generano una risposta. Funziona per domande semplici, ma fallisce quando la complessita' aumenta.
Cog-RAG introduce un livello di ragionamento cognitivo tra la domanda e la risposta. Il sistema analizza l'intento, pianifica una strategia di ricerca, decompone query complesse in sotto-problemi, verifica la qualita' dei risultati e sintetizza informazioni da fonti multiple in una risposta coerente e citata.
Domanda dell'utente
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[Planner] ---- Analisi intento e routing
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Decomposizione query (se necessario)
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Ricerca Multi-Sorgente
- Documenti aziendali
- Knowledge Base
- Sorgenti esterne certificate
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[Reranker] ---- Riordinamento semantico
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Verifica qualita' e grounding
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[Writer] ---- Sintesi e ragionamento profondo
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Risposta con citazioni [1][2][3]I quattro pilastri
Recupero intelligente
La ricerca combina similarita' semantica e corrispondenza lessicale in un sistema ibrido che si adatta automaticamente alla complessita' della domanda. Per query semplici, il sistema e' rapido e preciso. Per query complesse, amplia il raggio di ricerca e abbassa le soglie per garantire copertura completa.
Ragionamento multi-agente
Un insieme di agenti specializzati collabora per rispondere alle domande. Ogni agente ha un ruolo preciso: analisi della query, ricerca, valutazione dei risultati, verifica anti-allucinazione e sintesi finale. Il processo e' trasparente e l'utente puo' seguire ogni passaggio del ragionamento.
Privacy by design
L'architettura multi-tenant garantisce isolamento completo tra aziende. I modelli AI operano su infrastruttura dedicata locale, senza inviare dati a servizi cloud di terze parti. Ogni aspetto del sistema e' progettato per la conformita' GDPR nativa.
Integrazione multi-sorgente
Oltre ai documenti aziendali, Queria integra sorgenti esterne certificate in ambito legale, alimentare, chimico e farmaceutico. I risultati vengono unificati, riordinati e presentati con badge colorati che identificano l'origine di ogni informazione.
Perche' Cog-RAG per l'enterprise
Le organizzazioni che gestiscono documentazione complessa hanno esigenze che i sistemi RAG tradizionali non soddisfano:
Domande che attraversano piu' documenti: un operatore legale chiede il confronto tra due normative. Cog-RAG decompone la domanda, cerca in parallelo e sintetizza un confronto strutturato.
Risposte che richiedono ragionamento: un responsabile qualita' chiede se un prodotto e' conforme a una specifica normativa. Il sistema non si limita a trovare il documento, ma ragiona sulla conformita'.
Affidabilita' e tracciabilita': ogni affermazione nella risposta e' collegata al documento sorgente. Nessuna informazione inventata, nessuna allucinazione. Se il sistema non trova evidenze sufficienti, lo dichiara esplicitamente.
Sovranita' dei dati: i dati aziendali restano nell'infrastruttura dell'organizzazione. Nessun fornitore cloud di AI ha accesso ai documenti.
Cog-RAG e' stato progettato per scenari enterprise dove precisione, tracciabilita' e riservatezza non sono optional ma requisiti fondamentali.
Sezioni dell'architettura
| Sezione | Contenuto |
|---|---|
| Cog-RAG | Architettura cognitiva, sistema a due cervelli, orchestrazione query |
| Agenti | Sistema multi-agente, pipeline collaborativa, anti-allucinazione |
| Privacy | Multi-tenancy, GDPR by design, crittografia, sovranita' dati |
| Pipeline | Elaborazione documenti, OCR, chunking, indicizzazione, generazione |