Intelligenza Artificiale

Ingegnerizzare l'Intelligenza.

Dalla ricerca alla produzione. Costruiamo sistemi AI scalabili, affidabili e osservabili che risolvono problemi reali.

CompetenzeCosa costruiamo
1M+ Vectors

Sistemi RAG Enterprise

Ricerca ibrida, reranking e generazione con citazioni su larga scala.

Multi-Step

Agenti Autonomi

Agenti autonomi con pianificazione, utilizzo di strumenti e ragionamento multi-step.

Real-time

LLM Ops & Valutazione

Osservabilità dei modelli, monitoraggio della latenza e valutazione automatizzata.

Vision/Audio

Integrazione Multimodale

Fusione di modelli testo, visione e audio per una comprensione completa.

<10ms

Architettura Vettoriale

Ricerca vettoriale scalabile con Qdrant e Pinecone a latenza sub-millisecondo.

Custom Weights

Fine-Tuning

Modelli di dominio personalizzati con LoRA/QLoRA su Llama 3, Mistral.

Local Inference

Edge AI

Inferenza locale con ONNX e formati quantizzati per applicazioni privacy-first.

Demo LiveProvale tu stesso

Flusso Decisionale dell'Agente AI

Guarda un agente autonomo scomporre un'attività complessa, richiamare strumenti, ragionare e fornire risultati.

InputRicezione della richiesta utente
PianificazioneScomposizione in sotto-task
Chiamate agli StrumentiEsecuzione delle operazioni degli strumenti
RagionamentoAnalisi chain-of-thought
OutputConsegna del risultato finale

Motore di Ricerca Semantica

Ricerca di similarità vettoriale lato client — digita una query e vedi i risultati ordinati per significato, non per parole chiave.

motore-ricerca-semantica — 10 documenti indicizzati
Prova:

Funziona nel tuo browser. I sistemi in produzione utilizzano database vettoriali e modelli di embedding.

Pipeline Multimodale

Trascina un documento per vedere la pipeline di elaborazione in azione

Acquisizione

Ricezione dell'input grezzo

Elaborazione

OCR / Trascrizione / Estrazione

Embedding

Conversione in spazio vettoriale

Indicizzazione

Archiviazione nel DB vettoriale

Ricerca e Recupero

Interrogazione e recupero risultati

Caso StudioImplementazione reale

Motore RAG per Knowledge Base Interna

Azienda SaaS B2B · Progetto di 6 settimane

Un'azienda SaaS di medie dimensioni aveva oltre 15.000 documenti interni distribuiti tra Confluence, Notion e Google Drive. Il loro team di supporto trascorreva in media 12 minuti per ticket solo per cercare informazioni pertinenti.

Abbiamo costruito una pipeline di retrieval-augmented generation che acquisisce documenti da tutte e tre le fonti, li suddivide in base a confini semantici e li indicizza in un vector store Qdrant. La ricerca ibrida (dense + BM25 sparse) con cross-encoder reranking fa emergere i passaggi più rilevanti.

L'interfaccia conversazionale integrata nella loro dashboard di supporto fornisce risposte con citazioni in meno di 200ms. Ogni risposta include link alle fonti per la verifica.

Accuratezza del Retrieval
94%
precedentemente 67%
Tempo di Risposta Medio
180ms
precedentemente 2.4s
Utenti Attivi Giornalieri
1,200+
precedentemente ~50
Stack
PythonLangChainQdrantFastAPIOpenAINext.jsConfluence APIDocker