Major Canadian Bank
Chatbot RAG per una grande banca canadese
Abbiamo realizzato un sistema RAG pronto per la produzione che consente risposte intelligenti su oltre 3.200 documenti interni usando Azure OpenAI e LangChain.
La sfida
La banca doveva consentire a dipendenti e stakeholder di trovare rapidamente risposte accurate e contestuali in un vasto corpus di documenti interni che copriva più aree di business. La ricerca manuale era lenta e spesso restituiva risultati incompleti o irrilevanti.
La nostra soluzione
Abbiamo progettato e consegnato un sistema RAG completo composto da una libreria Python con componenti `DocumentManager` e `ConversationManager`, un microservizio Flask containerizzato con API REST e un'utility di data loading per acquisire oltre 3.200 documenti. Il sistema supporta conversazioni multi-turno, elaborazione di documenti con immagini e più modalità conversazionali.
L'impatto
- Oltre 3.200 documenti acquisiti e ricercabili tramite ricerca semantica
- Supporto per conversazioni multi-turno con risposte sensibili al contesto
- Analisi delle immagini per grafici ed elementi visivi nei documenti
- Microservizio containerizzato pronto per la produzione con distribuzione Docker
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