RAG & LLM
Risposte con le fonti, dai tuoi documenti.
Retrieval-Augmented Generation: il modello linguistico risponde solo a partire dai tuoi documenti, citando da dove viene ogni informazione. Pipeline di ingestion anche per materiale sensibile — fatture, documentazione tecnica, contratti — con implementazione locale quando la privacy lo richiede.
In pratica
Ingestion che regge il mondo reale
PDF scansionati, fatture, disegni, e-mail, gestionali: parsing, OCR dove serve, chunking consapevole della struttura e metadati per filtrare per cliente, anno, reparto.
Retrieval con citazioni
Embedding, ricerca ibrida (semantica + keyword), re-ranking: ogni risposta mostra i passaggi da cui deriva. Se la fonte non c'è, il sistema lo dice.
Agenti e strumenti
Quando una domanda richiede un'azione — interrogare l'ERP, calcolare, aprire un ticket — l'LLM usa strumenti controllati, con permessi per ruolo.
Privacy by design
Implementazione locale con modelli open-weight quando i dati non possono uscire; cifratura, log degli accessi, valutazione continua di qualità e allucinazioni.
Stack e tecnologie
- LangChain
- Hugging Face
- PyTorch
- Database vettoriale
- Python
- Docker
Progetto
RealizzatoMateriale sensibile, implementazione locale
Pipeline RAG costruita con LangChain su un'installazione locale: ingestion di materiale riservato — fatture e documentazione tecnica comprese — retrieval con citazione delle fonti e risposte in linguaggio naturale, senza che un solo documento lasci l'azienda.
- Framework
- LangChain
- Dati
- fatture, documentazione tecnica
- Deploy
- implementazione locale
- Output
- risposte con fonti citate
Come lavoriamo
Quattro passi, sempre gli stessi
- 01
Inventario delle fonti e dei permessi di accesso
- 02
Pipeline di ingestion e indicizzazione, con test di qualità del retrieval
- 03
Integrazione LLM (locale o cloud), guardrail e citazioni
- 04
Valutazione con domande reali, rilascio, monitoraggio
Domande frequenti
Il modello "inventa"?
Un RAG ben fatto riduce drasticamente le allucinazioni: il modello risponde solo dai passaggi recuperati e li cita; quando l'informazione non c'è, lo dichiara. Misuriamo il tasso di risposte non supportate prima del rilascio.
I documenti finiscono in cloud?
Solo se lo vuoi tu. Per materiale sensibile implementiamo tutto in locale, con modelli open-weight serviti sulle tue GPU.
Quanto tempo serve?
Un prototipo su una knowledge base reale richiede tipicamente 4–6 settimane; l'integrazione completa con permessi, sistemi esistenti e monitoraggio, 3–6 mesi.
Competenze collegate
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