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AI costruita sui dati dell’azienda.

RAG sui contenuti interni e modelli di machine learning sui dati storici, con permessi, fonti e costi sotto controllo.

Inizia oraCome funziona

In breve

Sviluppiamo soluzioni AI quando servono componenti dedicati. Con il RAG un modello linguistico risponde sui contenuti dell’azienda, cita la fonte e rispetta i permessi di chi chiede. Con il machine learning i dati storici servono a prevedere, classificare o riconoscere anomalie. Quando servono colleghi virtuali che conoscono più reparti, valutiamo prima DBRAINS, la piattaforma di agenti AI dell’ecosistema DEGG.

  1. 01

    RAG sui contenuti interni

    Risposte con la fonte su procedure, manuali e contratti.

  2. 02

    Modelli predittivi

    Previsione della domanda, scoring, individuazione delle anomalie.

  3. 03

    Architettura

    Modelli commerciali o open source, scelta reversibile.

  4. 04

    Monitoraggio

    Qualità, costi, riaddestramento e versioni.

Come funziona.

  1. 1DatiRaccolti, puliti, con i permessi giusti.
  2. 2ArchitetturaModelli, RAG, regole di sicurezza.
  3. 3SviluppoValidato sui casi reali.
  4. 4ProduzioneMonitorata nel tempo.

Tecnologie

  • Claude
  • OpenAI
  • Gemini
  • Mistral
  • Qwen
  • OpenRouter
  • Regolo.ai

Approfondisci

Quando conviene, e quando no.

Conviene

  • Conoscenza sparsa in procedure, manuali, contratti ed email.
  • Decisioni ripetute che dipendono da dati storici.
  • Anomalie da riconoscere in grandi volumi di dati.

Non conviene

  • Contenuti o dati non aggiornati e incoerenti: prima va sistemata la base.
  • Domande a cui basta una regola o un report.

Domande frequenti.

I nostri documenti vengono usati per addestrare il modello?

Con il RAG no: il modello consulta i documenti al momento della domanda e non li impara. Le regole su dove stanno i dati si decidono nell’architettura.

Quale modello usate?

Quello adatto al caso: modelli commerciali o open source, scelti su costi, prestazioni e requisiti di sicurezza. La scelta resta reversibile.

Servono molti dati per il machine learning?

Non necessariamente: servono dati di qualità e legati a un obiettivo. Lo verifichiamo con un’analisi iniziale, prima di costruire il modello.

Costruiamo valore, insieme.

Un processo da digitalizzare, uno strumento da far funzionare o un’idea da sviluppare: tutto inizia da una conversazione.

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