Panoramica della piattaforma
Askme AI mette a disposizione del tenant administrator un set completo di strumenti per progettare, distribuire e monitorare agenti conversazionali AI. Questa pagina è l'indice ad alto livello: ogni card rimanda alla guida operativa dedicata, con la stessa struttura della barra di navigazione laterale.
Struttura della piattaforma
La piattaforma è organizzata nelle aree seguenti:
- Concetti — spiegazione in linguaggio semplice del funzionamento del RAG, con i parametri tecnici in pagina figlia dedicata
- Knowledge Base — sorgenti di contenuto (documenti, siti web, FAQ, database) che alimentano gli agenti
- Agenti — configurazione degli agenti conversazionali: modello, prompt, RAG, handoff, output strutturato
- Chat e conversazioni — console conversazionale, canale vocale, server MCP
- Servizi AI — analisi documentale, classificazione, valutazioni
- Amministrazione — utenti, ruoli, chiavi API, modelli, quote, feature flag
- Monitoraggio — attività, costi e consumi, alert
Navigare nell'interfaccia
La barra laterale sinistra contiene le aree elencate sopra e può essere ridotta a sole icone per guadagnare spazio; la voce Servizi è presente per tutti i ruoli, mentre l'accesso ai singoli strumenti dipende dai permessi.
In alto a destra, il menu utente raccoglie le azioni personali e di contesto:
- Profilo — dati dell'account e preferenze personali;
- Organizzazioni — cambio del tenant su cui si sta operando, voce riservata ai super-amministratori (vedi Super-admin ed Enterprise);
- Lingua — lingua dell'interfaccia;
- Esci.
Sotto il nome dell'utente è indicato il tenant attivo: è il riferimento più rapido per verificare su quale organizzazione si stanno applicando le modifiche prima di intervenire su agenti o Knowledge Base.
Concetti
Come funziona il RAG
Spiegazione senza gergo tecnico dei tre passaggi (recupero, contesto, generazione); i parametri con valori di default ed esempi numerici sono nella pagina figlia dedicata.
Knowledge Base e Agenti
Knowledge Base
Sorgenti documento, web, FAQ e database. Multilingua con traduzione automatica della query, visibilità per singola citazione.
Agenti
Creazione step-by-step, parent prompt chain, RAG, handoff, output strutturato JSON, stati di pubblicazione.
Chat e conversazioni
Chat
Console conversazionale con streaming, citazioni RAG, canale vocale, approvazione strumenti MCP.
Server MCP
Strumenti esterni collegabili agli agenti via protocollo MCP, con approvazione esplicita e health check.
Servizi AI
Catalogo servizi
Mappa di tutti i servizi specialistici: analisi documentale, analisi CV, editor PDF, classificazione, valutazioni.
Analisi documentale
Riassunti, punti chiave, sentiment e statistiche su PDF, testo e dati tabellari. Elaborazione asincrona a job.
Classificazione e similarità
Catalogo di esempi supervisionato o non supervisionato per assegnare un'etichetta a un testo nuovo.
Valutazioni e A/B Testing
Dataset, test case, run RAGAS con judge dedicato; confronto di varianti di configurazione dell'agente.
Amministrazione
Utenti e ruoli
Inviti, ruoli di sistema (amministratore, operatore, Super Admin) e ruoli personalizzati.
Chiavi API
Generazione, scope di permessi, app di origine, rotazione e revoca, limiti di velocità.
Modelli LLM e provider
Catalogo modelli globali e di tenant, fasce di costo, provider OpenAI, Anthropic, Mistral, Google, Ollama.
Quote e crediti
Limiti di utilizzo del tenant, alert email al superamento di una soglia.
Monitoraggio
Monitoraggio
Dashboard di utilizzo, log delle attività, costi per modello/categoria operazione/app di origine, alert.
Se è la prima volta come tenant administrator, il percorso consigliato è:
- Knowledge base — caricare i contenuti
- Agenti — creare il primo agente
- Chat — provarlo
- Utenti e ruoli — invitare il team
- Monitoraggio — tenere sotto controllo l'utilizzo
Per un percorso guidato più rapido, vedere il Quickstart: il primo agente in 10 minuti.