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AI e machine learning
RAG sui contenuti interni e modelli di machine learning sui dati storici, con permessi, fonti e costi sotto controllo.
- RAG sui contenuti interni
- Modelli predittivi
- Architettura
- Monitoraggio
Cosa facciamo · Sviluppo
La progettiamo e la sviluppiamo internamente, e la seguiamo nel tempo. Se quella già in uso può funzionare, partiamo da lì.
Sviluppo

Dati ricopiati a mano tra gestionale, CRM e strumenti verticali; software cresciuti per aggiunte successive, che nessuno vuole più toccare.
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RAG sui contenuti interni e modelli di machine learning sui dati storici, con permessi, fonti e costi sotto controllo.
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CMS che il team gestisce da solo, ecommerce integrati con CRM e marketing, dati senza export manuali.
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Software, web app, portali e app mobile native o ibride, dall’analisi al rilascio e oltre.
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Con API, webhook, middleware e DWAY, perché ogni sistema lavori su dati aggiornati.
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Manutenzione correttiva ed evolutiva, monitoraggio, sicurezza: senza fermare l’operatività.
Obiettivi, flussi e utenti, prima di scrivere codice.
Architettura e interfaccia.
Sviluppo con test e feedback continui.
Il software evolve con i processi.
Tecnologie
Il metodo
Le tre fasi si ripetono per ogni soluzione. In sviluppo vogliono dire questo.
Come lavoriamoSi parte da una fase di analisi su obiettivi, flussi e aspettative. Da lì si definiscono tempi, costi e rilasci, con la flessibilità di un approccio agile.
Con API REST, webhook e middleware; per i sistemi legacy, con mappatura dei dati e orchestrazione. Dove serve, con DWAY, la piattaforma di integrazione dell’ecosistema DEGG.
Lo stack si sceglie sul progetto: tra gli altri Laravel, Vue.js, React Native, Flutter, Django, .NET ed Express, con database come MySQL.
Un processo da digitalizzare, uno strumento da far funzionare o un’idea da sviluppare: tutto inizia da una conversazione.
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