Analisi documentale
Il servizio di Analisi documentale estrae informazioni strutturate da contenuti non strutturati: testo libero, documenti PDF e dati tabellari. Ogni analisi viene eseguita come job: la richiesta restituisce subito un identificativo e lo stato avanza fino al completamento.
Il servizio richiede che la funzionalità Analisi sia abilitata sul piano del tenant.
Prerequisiti
- Permesso di accesso alla sezione Servizi.
- Funzionalità Analisi abilitata per il tenant (verificabile con il team Askme).
- Per la conversazione successiva a un'analisi PDF: un agente disponibile o la possibilità di crearne uno al volo (vedi più sotto).
Le tipologie di analisi
| Tipo | Input | Cosa restituisce |
|---|---|---|
| Contenuto | Testo libero | Riassunto, sentiment, parole chiave, argomenti, entità nominate, lingua, leggibilità, tono |
| File PDF | Riassunto, punti chiave, argomenti, sentiment, lingua, stima delle pagine, più una risposta libera a un'istruzione personalizzata | |
| Dati | File CSV o tabellare | Statistiche descrittive (media, mediana, deviazione standard, quartili, valori più frequenti) calcolate localmente, più insight, anomalie e raccomandazioni generati dal modello |
| OCR | Immagine o PDF scansionato | Testo estratto, con selezione della lingua del documento |
Per valutare un curriculum rispetto alle posizioni lavorative del tenant è disponibile un servizio dedicato: vedi Analisi CV e candidature. Per assegnare un'etichetta a un testo a partire da un catalogo di esempi, vedi Classificazione e similarità.
Avviare un'analisi
- Dalla voce Servizi → Analisi e Strumenti, selezionare la tipologia di analisi (Contenuto, PDF o Dati).
- Fornire la sorgente: testo incollato oppure file caricato, a seconda della tipologia.
- Facoltativamente, indicare un'istruzione personalizzata: una richiesta specifica a cui il modello risponde in aggiunta all'output standard (ad esempio «elenca le clausole di recesso» su un contratto).
- Facoltativamente, selezionare un agente esistente per riusarne il prompt e lo schema di risposta.
- Avviare l'analisi: la console mostra il job creato e ne aggiorna lo stato in tempo reale.
A completamento, il risultato compare nel dettaglio del job.
Chattare con il documento
Per un'analisi di tipo PDF è disponibile l'opzione «Crea agente per chattare con il documento»: oltre al risultato dell'analisi, viene generata una Knowledge Base temporanea contenente il documento e un agente precaricato per continuare la conversazione in Chat. La Knowledge Base temporanea viene eliminata automaticamente trascorso un periodo di conservazione limitato: se il contenuto va conservato stabilmente, va ricreato come Knowledge Base ordinaria.
Salvare configurazioni come template
La configurazione di un'analisi (tipologia, opzioni, istruzione personalizzata) può essere salvata come template di analisi e richiamata per le elaborazioni successive dello stesso tipo, evitando di ripetere l'impostazione dei parametri a ogni utilizzo.
Cronologia e stato dei job
L'elenco Analisi → Storico mostra tutti i job avviati, con stato (pending, processing, completed, failed, cancelled), filtro e dettaglio del risultato completo. È possibile eliminare un job, anche se ancora in elaborazione.
Generare un report
Da un job completato è possibile generare un report esportabile in formato JSON oppure come pagina HTML stilizzata, utile per la condivisione con chi non ha accesso alla console.
Problemi comuni
| Problema | Causa probabile | Soluzione |
|---|---|---|
| Il job resta a lungo in elaborazione | Coda satura o provider AI temporaneamente non raggiungibile | Un controllo automatico interrompe i job bloccati oltre un tempo massimo; rilanciare l'analisi |
| Il job termina in errore | File non leggibile, formato non supportato o quota esaurita | Verificare il messaggio di errore del job e la quota residua in Monitoraggio |
| Il testo estratto da un PDF scansionato è incompleto o impreciso | Documento di scarsa qualità o layout complesso | Riprovare con una scansione a risoluzione più alta; il servizio applica automaticamente più tentativi di riconoscimento prima di restituire il risultato |
| L'istruzione personalizzata non produce l'effetto atteso | Prompt troppo generico o ambiguo | Formulare l'istruzione in modo puntuale, indicando con precisione l'informazione richiesta |