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Progettazione tecnica
AI Architecture
La scelta del modello è solo una parte. Conta l'architettura: dati, contesto, tool, permessi, valutazione e manutenzione.
Parla con un AI Architectservice blueprintAI Architecture
scelta modelli: OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Qwen e modelli open sourcecloud, on-premise, hybrid e LLM on-premiseRAG, knowledge base, vector database e retrieval strategyagenti AI, MCP, tool calling, workflow e automazioni
Descrizione
Disegniamo architetture cloud, on-premise e ibride con modelli proprietari o open source. Definiamo RAG, knowledge base, agenti, MCP, tool calling, workflow, osservabilità e criteri di valutazione.
Comprende
scelta modelli: OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Qwen e modelli open sourcecloud, on-premise, hybrid e LLM on-premiseRAG, knowledge base, vector database e retrieval strategyagenti AI, MCP, tool calling, workflow e automazioni
Casi d'uso
agente che interroga CRM, ERP, email o database
AI locale o on-premise per vincoli di dato, latenza o controllo
Benefici
architettura proporzionata al caso d'uso, non scelta per moda
riduzione di allucinazioni tramite contesto, retrieval e valutazione
base scalabile per integrazioni future e governance
Processo di lavoro
Fasi chiare, output verificabili e responsabilità tecniche esplicite.
analisi dati, vincoli, utenti e sistemi da integrare
scelta modello, hosting e pattern architetturale
prototipo misurabile con dataset di test
hardening, logging, deployment e piano di manutenzione
FAQ
Meglio RAG o fine tuning?
Dipende dal problema. Per conoscenza aziendale aggiornata spesso RAG è più adatto; il fine tuning serve quando va modificato comportamento o stile su pattern ripetibili.
Realizzate anche LLM on-premise?
Sì. Valutiamo requisiti hardware, modello, quantizzazione, serving, sicurezza, latenza e manutenzione prima di proporlo.