Sistemi intelligenti
Applicazioni basate su modelli linguistici (LLM), indici semantici e retrieval sui documenti aziendali. In produzione reale, non in demo.
Comprende
Ricerca e retrieval (RAG)
embeddings vettoriali e indici semantici su archivi, norme e cataloghi
Estrazione strutturata
estrazione di dati JSON verificati da contratti, fatture e testi liberi
Assistenti interni
interfacce per il personale che rispondono citando puntualmente le fonti ufficiali
Raccomandazione
ordinamenti dinamici e suggerimenti guidati dai comportamenti storici effettivi
Automazione supervisionata
passaggi ripetitivi delegati a modelli AI con revisione umana obbligatoria
Dalle demo alla produzione
Allucinazioni e inaffidabilità
I modelli generici inventano risposte plausibili ma errate se non vengono vincolati in modo deterministico ai documenti aziendali.
Riservatezza dei dati
Inviare documentazione riservata a servizi cloud pubblici senza accordi di protezione espone a violazioni di segretezza industriale e GDPR.
Costi e tempi non controllati
Senza ottimizzazione del contesto, caching semantico e modelli dimensionati al compito, i costi di calcolo salgono e le risposte tardano.
Scelte tecniche
Retrieval rigoroso
Segmentazione semantica dei testi, embeddings e re-ranking: il modello riceve solo il contesto strettamente pertinente alla domanda.
Citazione puntuale
Ogni risposta generata include il link diretto alla pagina e al paragrafo del documento sorgente per permettere la verifica istantanea.
Output strutturati
Vincolo formale degli schemi di risposta (JSON Schema) per garantire che l’estrazione possa essere elaborata direttamente dal software.
Quando serve
Conoscenza tecnica intrappolata nei documenti, ricerca interna inefficiente, smistamento manuale di pratiche e richieste.
Proprietà
Modelli privati on-premise o endpoint cloud dedicati con garanzia contrattuale di non addestramento sui vostri dati. Gli indici restano nel vostro database.
Rilascio
Collaudo preventivo su batterie di test con casi reali aziendali. Rilascio affiancato al personale con validazione delle risposte prima dell’uso esteso.
Esercizio
Qualità delle risposte, tassi di accuratezza e costi computazionali misurati costantemente sul reale.