Citazioni validate
Ogni affermazione della risposta rimanda a un chunk e a un URL reali. Le citazioni non risolvibili vengono scartate: il modello non può inventarsi una fonte.
AI Search & RAG 2.0
Le AI rispondono con i tuoi contenuti. O con quelli del concorrente.
GEO Optimizer Pro trasforma pagine, guide e schede prodotto in chunk semantici, li indicizza con embedding OpenAI o Gemini e genera risposte fondate su citazioni validate. Il tuo sito smette di essere un insieme di URL e diventa la fonte da cui parte la risposta.
2provider di embedding
5client AI gestiti
5parametri nella chiave cache
326test automatici
Il problema
Un sito indicizzato non è un sito citato
Un motore generativo non scorre i tuoi menu: formula una domanda, recupera pochi passaggi pertinenti e costruisce una risposta. Se quei passaggi non esistono, sono troppo lunghi o non sono verificabili, il modello usa un'altra fonte.
La ricerca full-text di WordPress non basta: confronta parole, non significati. Il RAG 2.0 colma questo divario con una pipeline completa, dalla segmentazione del contenuto alla citazione finale.
- Chunk troppo grandi che diluiscono il contesto utile
- Nessun collegamento tra risposta generata e fonte originale
- Nessun fallback quando il provider AI non risponde
- Chiamate AI non governate, con costi fuori controllo
- Contenuti non esposti a un motore di risposta interno
La pipeline
Dal paragrafo alla citazione, senza passaggi manuali
Ogni fase è progettata per restare coerente quando cambi provider, cresci di contenuti o il sito riceve picchi di traffico.
01 · Segmentazione
Chunking semantico con data-ai-chunk
Il plugin riconosce i blocchi di contenuto marcati con l'attributo data-ai-chunk e li trasforma in unità autonome: un paragrafo, una sezione, una risposta FAQ o una scheda tecnica. Ogni chunk conserva titolo, URL, contesto e posizione nel documento.
Il risultato è un indice fatto di passaggi completi, non di frammenti casuali. Una domanda su un prezzo, un requisito o una procedura recupera il passaggio esatto che la contiene.
- Confini rispettati: niente frasi tagliate a metà
- Metadati per ogni chunk: titolo, URL, tipo di contenuto
- Overlap controllato per non perdere il contesto tra sezioni
- Compatibilità con editor classico, blocchi, Elementor e Divi
02 · Vettori
Scopri la coda asincrona →
Embedding OpenAI e Gemini, un vector store coerente
Scegli il provider di embedding e il plugin indicizza ogni chunk. I vettori vengono salvati nel vector store con il riferimento al contenuto originale, così ogni risultato resta ricondotto a una pagina reale del sito.
Se un batch di embedding arriva incompleto, viene rifiutato: nessun vettore parziale entra nell'indice. Il job può essere ritentato dalla coda asincrona, mantenendo allineati chunk, vettori e citazioni.
Cambio provider senza caos. Il reindex è provider-aware e paginato: i contenuti vengono rielaborati in batch, con avanzamento visibile, senza bloccare l'editor né il frontend.
Indice coerente
Cosa contiene ogni voce
→chunk_id identificatore stabile
→post_id contenuto di origine
→embedding vettore del provider attivo
→source_url URL pubblico
→content_hash versione del testo
→provider modello usato
Se il contenuto cambia, il chunk viene riallineato. Se il provider cambia, l'intero indice viene ricostruito.
Provider e fallback
Un solo motore, cinque strade per rispondere
GEO Optimizer Pro non dipende da un unico servizio. Ogni client ha un ruolo preciso e un comportamento dedicato, compreso il fallback locale.
| Provider | Ruolo nel RAG | Comportamento gestito |
|---|---|---|
| OpenAI | Embedding e risposte | Batch di embedding, risposte grounded, formato strutturato quando disponibile. |
| Gemini | Embedding e risposte | Integrazione tramite API v1beta, con gestione dedicata di endpoint e payload. |
| Anthropic | Risposte | Client Claude per la sintesi dei chunk recuperati, con citazioni validate. |
| Perplexity | Risposte | Nessun response_format: il parsing della risposta è gestito in modo dedicato. |
| GOP locale | Fallback | Risposta locale senza provider esterno quando l'AI non è disponibile o il budget è esaurito. |
Keyword fallback incluso. Se gli embedding non sono disponibili, la ricerca continua a funzionare con un indice per parole chiave: il visitatore ottiene risultati pertinenti anche quando il provider AI è offline.
Reindex e manutenzione
Aggiorna l'indice senza fermare il sito
Il reindex non è un'operazione da fare di notte sperando che vada bene: è un processo paginato, tracciato e ripetibile.
Rilevamento del provider
Il plugin verifica quale provider di embedding è attivo e quale versione dell'indice è presente.
Paginazione dei contenuti
I contenuti vengono processati in pagine controllate, senza caricare l'intera libreria in memoria né generare picchi di chiamate API.
Rigenerazione dei vettori
Ogni batch viene validato: se è incompleto, viene rifiutato. I chunk non coerenti non entrano mai nel vector store.
Invalidazione della cache
Al termine, la cache delle risposte viene invalidata: nessuna risposta vecchia continua a essere servita con l'indice nuovo.
Risposte e superficie pubblica
Grounded, citabili, sotto controllo
La risposta è utile solo se puoi mostrare da dove arriva. E il widget è utile solo se non apre una porta ai bot.
Widget pubblico opt-in
Attivalo solo se vuoi esporre la ricerca AI ai visitatori. Nonce per richiesta, controllo same-origin e rate limit proteggono l'endpoint da abusi e richieste cross-site.
Shortcode RAG
Inserisci il box di ricerca dentro articoli, landing e pagine prodotto con gli shortcode dedicati. Lo stile eredita il tema e il widget resta accessibile da tastiera.
Cache della risposta AI
La cache non è un semplice testo: la chiave include prompt, modello, limite token, temperatura e modalità. Due richieste identiche non generano due costi identici.
// chiave cache risposta AI
cache_key = hash(
prompt + model + max_tokens
+ temperature + mode
)
cache_key = hash(
prompt + model + max_tokens
+ temperature + mode
)
Costi e affidabilità
- Risposte in cache servite senza nuova chiamata API
- Batch incompleti rifiutati prima di scrivere nel vector store
- Keyword fallback quando il provider non risponde
- Budget e ledger condivisi con tutti i moduli AI
- Reindex paginato dentro la coda asincrona
Domande frequenti
RAG 2.0, senza dubbi operativi
Che differenza c'è tra RAG e la ricerca interna di WordPress?
La ricerca di WordPress confronta parole. Il RAG 2.0 divide i contenuti in chunk semantici, li trasforma in embedding e recupera i passaggi più pertinenti alla domanda. La risposta viene poi generata solo da quei passaggi, con citazioni validate verso il contenuto originale.
Quali provider AI posso usare per embedding e risposte?
Puoi usare OpenAI, Anthropic e Gemini come client AI. Gli embedding sono supportati con OpenAI e Gemini. Perplexity è gestito senza response_format, mentre Gemini usa l'API v1beta. Se nessun provider è disponibile, entra in gioco il fallback locale GOP.
Cosa succede se un batch di embedding è incompleto?
Il batch viene rifiutato. GEO Optimizer Pro non salva vettori parziali o disallineati: il job può essere ritentato dalla coda, così l'indice resta coerente e le citazioni non puntano a chunk mancanti.
Il widget di ricerca pubblica è sicuro?
Sì. È opt-in, funziona solo same-origin, verifica un nonce a ogni richiesta e applica un rate limit. Non espone chiavi API al browser e non indicizza le domande dei visitatori.
Devo reindicizzare tutto se cambio provider di embedding?
Sì, il reindex è provider-aware e paginato: i contenuti vengono rielaborati in batch con il nuovo provider, con avanzamento visibile e invalidazione della cache delle risposte. La coda asincrona evita picchi sul sito.
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