LLM e RAG

La conoscenza aziendale, più facile da consultare.

Progettiamo assistenti su documenti e basi di conoscenza aziendali. Un sistema RAG recupera le informazioni pertinenti e le fornisce al modello, così che la risposta possa essere collegata alle fonti e verificata da chi la utilizza.

Fonti e accessi

Analisi di documenti, contenuti e sistemi da collegare. Definizione di permessi, aggiornamento delle fonti e perimetro delle informazioni consultabili.

Recupero delle informazioni

Estrazione e suddivisione dei contenuti in segmenti, embeddings, indicizzazione vettoriale e ricerca semantica. Ricerca ibrida e ordinamento dei risultati da valutare in funzione del progetto.

Risposte verificabili

Prompt engineering, gestione del contesto, grounding e output strutturati JSON. Citazioni delle fonti, gestione dei casi senza evidenze sufficienti e prove su domande rappresentative.

Esperienze e applicazioni

Integrazione nei processi

Collegamento con CRM, portali e sistemi documentali via API. Valutazione di tempi di risposta, costi operativi e qualità del recupero delle fonti.

Modelli locali e cloud

Scelta dell’esecuzione in base a dati, hardware e requisiti: servizi cloud oppure inferenza locale con Ollama e MLX. Modelli quantizzati e gestione del contesto in base al caso d’uso.

Dall’analisi a una prova concreta.

Definiamo il caso d’uso e i dati disponibili, realizziamo una prova sul processo e valutiamo qualità, tempi e costi. Il rilascio comprende integrazioni, controlli e indicazioni operative per il team. La scelta dei modelli e dell’infrastruttura dipende dai requisiti del progetto.

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Raccontaci la tua esigenza: definiamo insieme funzionalità, contenuti e integrazioni, dalla prima analisi al rilascio e al supporto.

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