Assistente AI con RAG per una piattaforma e-learning.

01

Il contesto

Gli studenti di una piattaforma e-learning basata su Moodle cercano risposte sui contenuti dei corsi. L’obiettivo: un assistente integrato nella piattaforma che risponda a partire dai materiali dei corsi a cui ciascuno è iscritto, indicando sempre le fonti.

02

Dai documenti alla conoscenza

1. 01

   Selezione

   Vengono indicizzati i PDF dei corsi visibili e abilitati all’assistente.

2. 02

   Lettura strutturata

   Il testo è estratto pagina per pagina, conservando titoli di sezione, pagina e lezione.

3. 03

   Lingua e sintesi

   Per ogni documento si rileva la lingua e si genera una sintesi, usata quando la ricerca non trova passaggi abbastanza precisi.

4. 04

   Chunking semantico

   Il testo è diviso in passaggi coerenti per significato, non a lunghezza fissa.

03

Ricerca e risposta

1. 01

   Ricerca ibrida

   Ricerca semantica e per parole chiave (BM25) combinate, limitate ai corsi dello studente.

2. 02

   Reranking

   Un modello di reranking multilingue riordina i candidati; i tre passaggi migliori arrivano al modello.

3. 03

   Risposta ancorata

   Il modello risponde solo dal contesto recuperato; se la risposta non c’è, lo dice.

4. 04

   Citazioni

   Ogni risposta indica documento, pagina e link al corso.

5. 05

   Dati strutturati

   Domande su eventi, avanzamento e certificati ricevono risposte da interrogazioni predefinite sul database della piattaforma, senza che sia un LLM a scriverle.

6. 06

   Multilingua

   Risponde nella lingua della domanda e segnala quando un contenuto esiste solo in un’altra lingua.

04

Sicurezza e controllo

1. 01

   Accesso

   L’assistente verifica la sessione dell’utente sulla piattaforma e recupera solo i contenuti dei suoi corsi.

2. 02

   Guardrail

   Blocca i tentativi di estrarre le istruzioni, le richieste di soluzioni d’esame e le domande sui dati di altri utenti.

3. 03

   Link sicuri

   Un filtro rimuove dalle risposte qualsiasi link non autorizzato.

4. 04

   Privacy

   Gli identificativi degli utenti nelle analisi sono pseudonimizzati e i testi conservati vengono cancellati dopo 90 giorni.

05

Per chi gestisce la piattaforma

Il widget di chat, integrato in Moodle, mostra le risposte in streaming con le fonti e raccoglie una valutazione da 1 a 5 stelle. Un back-office riunisce conversazioni, qualità delle risposte, copertura dei contenuti, utilizzo e costi, con strumenti per gestire le richieste GDPR.

06

Tecnologie

Backend

Python, FastAPI, LangChain

Ricerca

Qdrant (vettori + BM25), reranker jina-reranker-v2-base-multilingual

Modelli

Azure OpenAI: text-embedding-3-small, GPT-5 mini, GPT-5 nano

Documenti

PyMuPDF, langdetect

Frontend

Widget Vue 3 integrato in Moodle

Infrastruttura

Docker, MariaDB, Prometheus, Grafana, Loki