Dai a ogni IA un workspace su cui ragionare.
Carica tanti file, collega Google Drive o GitHub, aggiungi le istruzioni del progetto e lascia che ChatGPT, Claude, Gemini, Grok e AI Collaboration lavorino sulla stessa base di conoscenza indicizzata. Con Projects il lavoro serio va oltre gli allegati usa e getta in chat.
Workspace del progetto
File, istruzioni e modelli IA condividono un unico livello di contesto.
Materiale di partenza
L’OCR estrae tabelle, clausole e indicazioni sul layout.
Il codice viene indicizzato come materiale di riferimento consultabile.
I file importati si possono sincronizzare e reindicizzare.
Le immagini ricevono descrizioni ricercabili.
Motore di recupero
Inviato a qualsiasi modello
Alla risposta vengono allegati solo i chunk pertinenti del progetto.
Non serve riversare un’intera cartella in un solo prompt. Il modello riceve il materiale giusto nel momento in cui gli serve.
Una chat è temporanea. Un progetto diventa memoria aziendale.
Il vero lavoro con l’IA porta con sé file sorgente, PDF disordinati, screenshot, codice, contesto dei clienti, decisioni, versioni e istruzioni permanenti. Projects tiene tutto questo materiale in un unico posto, così ogni nuova conversazione parte dalla stessa memoria di lavoro.
Tanti file
Crea una libreria di progetto
Invece di riallegare i file in ogni chat, carica documenti, fogli di calcolo, immagini, note e codice in un unico workspace. Si applicano i limiti del piano e i limiti di sicurezza.
OCR integrato
Anche i PDF scansionati diventano utilizzabili
MultipleChat estrae prima il testo dai PDF tramite OCR e, se necessario, passa ad altri metodi di estrazione.
Chunk indicizzati
L’IA cerca prima di rispondere
I file vengono suddivisi in chunk sovrapposti e consultati al momento della domanda: così le risposte possono basarsi sui passaggi più pertinenti senza stipare l’intera cartella nel contesto.
Un unico contesto
Qualsiasi modello può usarlo
Passa da Claude a ChatGPT, confronta i modelli o avvia AI Collaboration senza dover ricostruire lo stesso contesto.
Come un file diventa contesto per l’IA.
Ecco il punto chiave: Projects non si limita ad archiviare i file. Li elabora, li indicizza e recupera le parti che contano per la tua domanda.
Fase 1
Carica o importa
Aggiungi file direttamente, importali da Google Drive o recuperali da repository GitHub. Il file viene salvato insieme ai metadati del progetto e messo in coda per l’indicizzazione.
Fase 2
Estrazione e OCR
PDF, file Office, CSV, codice e testo vengono convertiti in testo ricercabile. Le immagini ricevono una descrizione, così potrai ritrovarle in seguito.
Fase 3
Suddivisione in chunk e indicizzazione
I file di grandi dimensioni vengono suddivisi in chunk sovrapposti. MultipleChat archivia questi chunk separatamente, nell’ambito dell’utente o del progetto di team corretto.
Fase 4
Recupero per le risposte
Quando fai una domanda, il progetto cerca i chunk pertinenti e allega al prompt le prove più adatte, insieme alle istruzioni del progetto.
Dettagli tecnici
Il recupero per chunk permette all’IA di lavorare anche con grandi librerie di progetto.
L’indice del progetto usa chunk di testo sovrapposti, interroga il progetto al momento della domanda e restituisce le corrispondenze migliori. È questa la differenza tra “ho caricato un file una volta” e “il workspace sa ritrovare il materiale giusto anche in seguito”.
Chunk di circa 1.000 caratteri
I documenti lunghi vengono suddivisi in blocchi ricercabili e facili da gestire.
Sovrapposizione tra chunk
Il contesto si mantiene anche a cavallo tra un chunk e l’altro.
Recupero delle corrispondenze migliori
Il modello vede i passaggi pertinenti, non rumore casuale proveniente dai file.
Porta il materiale disordinato su cui si basa il lavoro vero.
Projects è pensato per PDF, immagini, codebase, fogli di calcolo, presentazioni, dati strutturati e note in testo semplice. Per sicurezza, i formati eseguibili e di archivio pericolosi vengono bloccati.
PDF e documenti scansionati
L’OCR per PDF estrae il testo da documenti scansionati e ricchi di testo e, quando possibile, anche tabelle e contenuti strutturati.
Documenti, fogli e slide
DOCX, XLSX, CSV, TSV, PPTX e formati affini possono diventare conoscenza di progetto ricercabile.
File di codice e di configurazione
Sono supportati Python, JavaScript, TypeScript, React, Vue, Java, Go, Rust, C/C++, SQL, YAML, JSON e molti altri formati di testo e codice.
Immagini e screenshot
Ai file PNG, JPG, GIF e WebP si possono aggiungere descrizioni per la ricerca, così i riferimenti visivi non spariscono dalla memoria del progetto.
Collega i luoghi in cui la tua conoscenza vive già.
Per usare i progetti non devi ricostruire a mano il tuo workspace. Importa da Drive, recupera file da GitHub e tieni il contesto dell’IA vicino alla fonte.
Google Drive
Importa e sincronizza i file di Drive
Porta nei progetti i tuoi file di Google Docs, Sheets e Drive. I file in formato nativo Google si possono esportare in formati adatti al testo, e l’OCR per PDF di Drive aiuta a trasformare i PDF più ostici in testo utilizzabile.
GitHub
Importa codice dai repository
Collega GitHub, scegli i file del repository, importali nel progetto e lascia che MultipleChat indicizzi il codice. Ideale per spiegare un’architettura, revisionare moduli e ancorare le conversazioni di progetto alla codebase reale.
Le istruzioni del progetto tengono allineati tutti i modelli.
Aggiungi una sola volta le istruzioni permanenti: tono, pubblico, vincoli, formato preferito, terminologia, regole del brand, standard di codice, criteri di citazione o contesto del cliente. Ogni conversazione del progetto può ereditare queste regole.
Esempio di istruzioni di progetto
Stai lavorando nel progetto di lancio Acme Q3.
Prima di rispondere, consulta il product brief, i listini prezzi, la guida al tono di voce del brand e le ricerche sui clienti caricati.
Usa un linguaggio conciso, adatto al management. Segnala le incertezze. Cita il nome del file sorgente quando un’affermazione si basa sul materiale del progetto.
La maggior parte delle persone non sa cosa mettere in un progetto. Te lo mostriamo noi.
Projects dà il meglio quando il workspace rispecchia il lavoro. Uno studente ha bisogno del materiale del corso. Un marketer ha bisogno del contesto del brand e delle campagne. Un avvocato ha bisogno del fascicolo. Queste guide spiegano cosa caricare, quali istruzioni impostare e con quali prompt iniziare.
Una regola semplice
Se un esperto in carne e ossa avrebbe bisogno di quei file prima di darti una risposta seria, inseriscili prima in un progetto.
Studenti
Progetti per corsi ed esami
Carica appunti, slide, letture, griglie di valutazione ed esami degli anni precedenti. Trasformali in guide di studio, quiz e feedback sui tuoi elaborati.
Guida per studenti →
Team marketing
Progetti di brand e campagne
Carica linee guida del brand, documentazione di prodotto, brief di campagna, analisi della concorrenza e note sulle performance.
Guida per il marketing →
Team legali
Progetti per fascicoli legali
Carica contratti, documenti probatori, PDF scansionati, cronologie e ricerche per una revisione legale fondata sulle fonti.
Guida per i team legali →
Sviluppatori
Progetti di codebase
Collega file GitHub, README, schemi, stack trace e screenshot perché l’IA capisca il repository.
Guida per lo sviluppo →
Consulenti
Progetti per clienti
Carica brief, ricerche, note, fogli di calcolo e presentazioni precedenti, poi sintetizza raccomandazioni pronte per il cliente.
Guida per la consulenza →
Ricercatori
Progetti di letteratura e fonti
Carica articoli, note, dataset e bozze per costruire matrici bibliografiche e sintesi fondate sulle fonti.
Guida per la ricerca →
Team di prodotto
Progetti di funzionalità e roadmap
Carica feedback degli utenti, PRD, specifiche, screenshot e note di analisi per preparare decisioni di prodotto migliori.
Guida per il prodotto →
Team commerciali
Progetti per account cliente
Carica note delle chiamate, ricerche sull’account, documentazione di prodotto e proposte per preparare follow-up mirati e gestire le obiezioni.
Guida per le vendite →
Team contenuti
Progetti editoriali e di fonti
Carica linee guida editoriali, PDF sorgente, interviste, bozze ed esempi del brand per creare flussi di lavoro sui contenuti fondati sulle fonti.
Guida per i contenuti →
Pensato per i file importanti, non per caricamenti a caso.
Il backend tratta il materiale caricato come dati di riferimento non attendibili. Convalida i file, blocca le estensioni pericolose, limita l’indicizzazione all’ambito dell’utente o del team e incapsula i chunk recuperati, in modo che il modello capisca che il contenuto dei file è una fonte, non un comando.
Convalida dei file
I caricamenti nei progetti verificano il tipo di file e le firme del contenuto prima dell’archiviazione e dell’indicizzazione.
Archiviazione su Azure
I file di progetto vengono archiviati con i relativi metadati e lo stato del ciclo di vita prima di essere indicizzati.
Protezioni contro la prompt injection
Il contenuto dei file recuperato viene contrassegnato come materiale di riferimento non attendibile, così i file caricati non possono impartire istruzioni all’IA a tua insaputa.
Ambiti separati per i team
I chunk dei progetti personali e di team hanno ambiti separati, così la ricerca resta nel workspace corretto.
Crea un progetto per ogni obiettivo reale.
Projects funziona al meglio quando il materiale è coerente: un cliente, un prodotto, un tema di ricerca, una codebase, una campagna, un caso legale. Così il recupero resta preciso e il contesto superfluo si riduce.
01
Carica prima il materiale di partenza
Inserisci nel progetto documenti, codice, immagini e fogli di calcolo prima di chiedere i risultati finali.
02
Scrivi le istruzioni una sola volta
Definisci a livello di progetto pubblico, tono, vincoli e criteri d’uso delle fonti.
03
Usa la modalità IA giusta
Chatta con un solo modello, confronta i modelli fianco a fianco oppure lascia che AI Collaboration sintetizzi una risposta più solida.
Projects in MultipleChat
Smetti di chiedere all’IA di ricordare ciò che non può vedere.
Inserisci il materiale in un progetto, lascia che MultipleChat si occupi di OCR e indicizzazione, poi lavora con qualsiasi modello partendo dalla stessa fonte di riferimento.
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