Document Management System con AI RAG

Zentratto: il software di gestione documentale con AI

Trasforma il tuo archivio documentale in un asset decisionale strategico. Interroga i tuoi contratti tramite un'AI privata che attinge esclusivamente dai tuoi database aziendali certificati.

Fonti verificate con grounding documentale Knowledge management con citazione delle fonti
zentratto · query
Qual è la penale per recesso anticipato nel contratto NovaTech?

La penale per recesso anticipato è pari al 15% del valore residuo del contratto, come da clausola 7.2.

msa_novatech.pdf
Sezione 7 · Penali e Recesso
§7.2 · riga 142
policy_recesso_2024.pdf
Politica commerciale
§3.1 · riga 88
annex_penali.xlsx
Tabella penali standard
riga 14
RAG grounding verificato · 3 fonti

La fine delle supposizioni.
La certezza del dato.

Le intelligenze artificiali tradizionali sono programmate per inventare risposte pur di accontentare l'utente. Zentratto no. La nostra architettura RAG lavora in ambiente chiuso, estraendo informazioni unicamente dal tuo patrimonio documentale validato.

Verificabilità immediata

Ogni risposta include un link diretto alla fonte. Un clic ti porta alla pagina, paragrafo e riga esatta del documento originale.

Dati solo dai tuoi documenti

Se l'informazione non esiste nei tuoi archivi, Zentratto dichiara l'assenza del dato, ancorando le risposte alle fonti.

Confronto tecnico

Perché i modelli pubblici non sono pronti per l'Enterprise.

AI generica pubblica vs. architettura RAG privata.

CaratteristicaAI generica pubblicaZentratto (RAG)
Origine dei datiInternet (dati non verificati)Esclusivamente i database aziendali (dati certificati)
Sovranità della privacyI tuoi prompt addestrano il modello globaleNessun addestramento esterno. I dati restano nel tuo cloud privato
Affidabilità legaleAlta percentuale di risposte non verificate. Nessuna tracciabilità.Risposte ancorate alle fonti con grounding. Riferimento chirurgico al testo originale.

Domande frequenti

Tutto quello che ti serve sapere

Sicurezza, integrazione, prezzi: le risposte alle domande più comuni su ZenTratto.

Cos'è ZenTratto e come funziona la tecnologia RAG?

ZenTratto è un sistema AI RAG (Retrieval-Augmented Generation) di AiChain Solutions per la ricerca semantica su archivi documentali privati. Carica i tuoi documenti (contratti, procedure, normative), ZenTratto li indicizza in un vector database e risponde a qualsiasi domanda citando la fonte esatta — documento e numero di pagina — senza inventare nulla.

I miei documenti sono al sicuro? ZenTratto è conforme al GDPR?

Sì. ZenTratto gira interamente sull'infrastruttura del cliente (on-premise o EU private cloud): nessun documento viene mai inviato a server cloud pubblici come OpenAI o AWS. È progettato con architettura privacy-by-design (GDPR Art. 25) — i tuoi dati rimangono sempre sotto il tuo controllo.

Come garantisce ZenTratto risposte con fonti verificabili?

ZenTratto utilizza architettura RAG con grounding documentale: ogni risposta è ancorata a brani estratti direttamente dai tuoi documenti, con citazione del documento e numero di pagina. Il modello non genera risposte fuori dal perimetro documentale caricato. Se l'informazione non è presente nei tuoi archivi, ZenTratto lo dichiara esplicitamente anziché inventare.

Con quali sistemi si integra ZenTratto?

ZenTratto si integra via API REST con ERP (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics), Document Management System, piattaforme legali e portali SharePoint/Google Drive. Supporta formati PDF, DOCX, XLSX, TXT e sistemi di ticketing come Jira e Zendesk.

Quanto costa ZenTratto?

ZenTratto parte da €25/utente/mese nel piano Starter (fino a 10 utenti, 10.000 pagine). Il piano Business è a €49/utente/mese con utenti illimitati e supporto prioritario. È disponibile un trial gratuito di 15 giorni senza carta di credito.

Quanto tempo ci vuole per implementare ZenTratto in azienda?

L'onboarding SaaS si completa in 24–48 ore: carica i documenti, configura i permessi utente e sei operativo. Per deployment on-premise con integrazione ERP personalizzata, i tempi tipici sono 2–4 settimane. Il team AiChain segue ogni fase dell'implementazione.

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