{"id":4860,"date":"2026-03-11T09:00:00","date_gmt":"2026-03-11T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.beevoip.it\/blog\/?p=4860"},"modified":"2026-03-10T22:46:45","modified_gmt":"2026-03-10T21:46:45","slug":"ai4call-configurazione-chunking-rag","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.beevoip.it\/blog\/ai4call-configurazione-chunking-rag\/","title":{"rendered":"AI4CALL introduce la configurazione Chunking per le Collezioni RAG"},"content":{"rendered":"\n<p>Quando un Agent AI risponde a una domanda al telefono, spesso non si basa solo sul modello linguistico: consulta anche una base di conoscenza aziendale. Pu\u00f2 trattarsi di FAQ, cataloghi prodotti, listini, procedure interne o documentazione tecnica.<\/p>\n\n\n\n<p>In AI4CALL questo meccanismo \u00e8 gestito tramite le Collezioni RAG (Retrieval-Augmented Generation), il sistema che permette agli assistenti vocali di recuperare informazioni dai documenti caricati prima di formulare una risposta.<\/p>\n\n\n\n<p>Con l\u2019ultimo aggiornamento del pannello Gestione RAG, AI4CALL introduce una nuova funzionalit\u00e0 molto importante: la Configurazione Chunking, che permette di controllare come i documenti vengono suddivisi e indicizzati.<\/p>\n\n\n\n<p>Questa impostazione ha un impatto diretto sulla precisione e sulla qualit\u00e0 delle risposte degli agenti AI.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Perch\u00e9 il Chunking \u00e8 cos\u00ec importante nel RAG<\/h2>\n\n\n\n<p>Quando carichi un documento in una Collezione RAG, il sistema non lo analizza come un unico blocco di testo.<\/p>\n\n\n\n<p>Al contrario, il contenuto viene diviso in frammenti pi\u00f9 piccoli chiamati \u201cchunk\u201d.<br>Ogni frammento viene indicizzato separatamente, in modo che il sistema possa recuperare solo le parti pi\u00f9 rilevanti quando l\u2019utente fa una domanda.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo processo \u00e8 fondamentale perch\u00e9:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>consente all\u2019AI di trovare rapidamente le informazioni corrette<\/li>\n\n\n\n<li>evita di inviare al modello documenti troppo lunghi o poco mirati<\/li>\n\n\n\n<li>migliora la pertinenza delle risposte durante una conversazione telefonica<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La dimensione e la struttura dei chunk influenzano molto il risultato finale.<\/p>\n\n\n\n<p>Se i frammenti sono troppo grandi, l\u2019agente potrebbe restituire risposte generiche o poco precise.<br>Se invece sono troppo piccoli, il sistema potrebbe perdere parte del contesto necessario per formulare una risposta completa.<\/p>\n\n\n\n<p>Per questo motivo AI4CALL introduce ora un controllo diretto su questa fase.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La nuova configurazione Chunking nel pannello RAG<\/h2>\n\n\n\n<p>Nel pannello Gestione RAG \u00e8 ora possibile scegliere come il sistema deve suddividere i documenti caricati nelle Collezioni.<br>L\u2019operatore pu\u00f2 selezionare tra due modalit\u00e0 di chunking:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Limite per dimensione (impostazione consigliata e predefinita)<\/li>\n\n\n\n<li>Limite per quantit\u00e0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Entrambe permettono di adattare il comportamento del sistema al tipo di documenti caricati.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"691\" height=\"663\" src=\"https:\/\/www.beevoip.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Rag_Ch.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-4863\" style=\"aspect-ratio:1.0422543982562666;width:425px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/www.beevoip.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Rag_Ch.webp 691w, https:\/\/www.beevoip.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Rag_Ch-300x288.webp 300w, https:\/\/www.beevoip.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Rag_Ch-438x420.webp 438w\" sizes=\"auto, (max-width: 691px) 100vw, 691px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:51px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modalit\u00e0 1: Limite per dimensione (consigliata)<\/h2>\n\n\n\n<p>Questa \u00e8 l\u2019opzione predefinita nel pannello AI4CALL ed \u00e8 quella pi\u00f9 adatta nella maggior parte dei casi.<br>Con questa modalit\u00e0, ogni frammento del documento avr\u00e0 una dimensione massima in caratteri configurabile dall\u2019utente.<br>Il sistema suddivider\u00e0 automaticamente il documento in pi\u00f9 parti, mantenendo ogni chunk sotto il limite impostato.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Parametro configurabile<\/strong><br>Dimensione Max Frammento<br>&#8211; intervallo configurabile: 500 \u2013 10.000 caratteri<br>&#8211; valore predefinito: 5.000 caratteri<\/p>\n\n\n\n<p>Il numero totale di frammenti viene calcolato automaticamente in base alla lunghezza del documento.<br>Questa modalit\u00e0 \u00e8 particolarmente indicata quando si lavorano documenti lunghi e strutturati, come:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>manuali<\/li>\n\n\n\n<li>cataloghi prodotti<\/li>\n\n\n\n<li>documentazione tecnica<\/li>\n\n\n\n<li>knowledge base estese<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>In questi casi controllare la dimensione dei frammenti permette di regolare la granularit\u00e0 della ricerca, migliorando la precisione delle risposte dell\u2019Agent AI.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:43px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modalit\u00e0 2: Limite per quantit\u00e0<\/h2>\n\n\n\n<p>La seconda modalit\u00e0 offre un approccio diverso.<br>Invece di definire la dimensione massima dei frammenti, l\u2019utente sceglie in quante parti dividere il documento.<br>Ad esempio:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>3 parti<\/li>\n\n\n\n<li>5 parti<\/li>\n\n\n\n<li>10 parti<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Il sistema divider\u00e0 quindi il contenuto in segmenti di dimensioni simili, indipendentemente dalla lunghezza complessiva del documento.<\/p>\n\n\n\n<p>Questa opzione \u00e8 utile quando si desidera mantenere una struttura uniforme tra documenti diversi.<br>Ad esempio:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>documenti con formati simili<\/li>\n\n\n\n<li>schede prodotto standardizzate<\/li>\n\n\n\n<li>procedure organizzate in sezioni<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>In questi casi la divisione per quantit\u00e0 permette di mantenere un\u2019organizzazione prevedibile dei contenuti.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un passo avanti per la qualit\u00e0 delle risposte degli Agent AI<\/h2>\n\n\n\n<p>La qualit\u00e0 di un assistente AI non dipende solo dal modello linguistico, ma anche da come vengono gestite le informazioni che utilizza per rispondere.<br>Con la nuova configurazione Chunking, AI4CALL introduce un controllo fondamentale per migliorare:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>precisione delle risposte<\/li>\n\n\n\n<li>pertinenza delle informazioni recuperate<\/li>\n\n\n\n<li>qualit\u00e0 complessiva delle conversazioni telefoniche<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Se utilizzi gi\u00e0 le Collezioni RAG, questa nuova funzionalit\u00e0 ti permette di ottimizzare la tua knowledge base in modo molto pi\u00f9 efficace.<\/p>\n\n\n\n<p>\ud83d\udc49 Puoi creare e testare i tuoi Agent AI direttamente dal portale AI4CALL:<br><a href=\"https:\/\/customers.ai4call.com\/\">https:\/\/customers.ai4call.com\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quando un Agent AI risponde a una domanda al telefono, spesso non si basa solo sul modello linguistico: consulta anche una base di conoscenza aziendale. 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