# Regole da seguire per una buona Base di conoscenza

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### Evitare una knowledge base “sporca”

Una base di conoscenza non deve contenere informazioni di ogni genere in modo disordinato.

L’obiettivo è fornire all’IA solo i dati realmente utili e specifici, evitando ridondanze.

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⚠️ Nota bene: l’IA di Bookli ha già una **base di conoscenza nativa molto ampia**, allenata su miliardi di parametri. Non serve reinserire informazioni di pubblico dominio.
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### Contenuti da includere

Inserisci solo informazioni che l’IA non può conoscere da sola, come ad esempio:

* Nomi dei dipendenti o collaboratori
* Indirizzo e recapiti aziendali
* Email specifiche per il supporto
* Dati interni o riservati
* Caratteristiche uniche dei tuoi prodotti o servizi

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Esempio: “La nostra sede si trova in Via Roma 10, Milano. L’email di supporto clienti è <support@azienda.com>.”
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### Contenuti da escludere

Non è necessario aggiungere dati che sono già **di dominio pubblico** o facilmente accessibili, come:

* Definizioni generiche
* Informazioni storiche
* Concetti tecnici di uso comune

Questi possono essere semplicemente richiamati nelle **istruzioni della task**, senza appesantire la knowledge base.
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### Coerenza tematica

Ogni knowledge base deve avere un **tema preciso e circoscritto**:

* Se crei una knowledge base sulle **informazioni aziendali**, inserisci solo dati aziendali
* Se crei una knowledge base sui **prodotti**, inserisci solo descrizioni, caratteristiche e schede tecniche dei prodotti

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⚠️ Non mescolare contenuti eterogenei: questo riduce la precisione delle risposte.
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### Funzione mirata

Quando costruisci una knowledge base, pensa sempre alla sua funzione pratica:

* Quali domande deve aiutare a risolvere?
* Quali informazioni specifiche deve fornire?
* In quali scenari sarà invocata?

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Esempio: “Questa knowledge base sarà usata solo se l’utente chiede informazioni sui prodotti artigianali realizzati internamente.”
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