LLM d'Entreprise Privé (RAG)
Permettre à une entreprise d'exploiter l'IA générative sur des documents internes hautement confidentiels. L'inférence s'exécute en local, sur les machines du client : aucun document ne quitte son infrastructure et aucun appel n'est fait aux API publiques tierces comme OpenAI.
Siège opérationnel: Milan, ItalieSecteur cible: LogistiqueLangue de travail: Italien
Le défi technique
Permettre à une entreprise d'exploiter l'IA générative sur des documents internes hautement confidentiels. L'inférence s'exécute en local, sur les machines du client : aucun document ne quitte son infrastructure et aucun appel n'est fait aux API publiques tierces comme OpenAI.
Intégration logiciel & IA
- Déploiement de LLM Local : Configuration et hébergement de modèles open-source (ex. Llama, Mistral) sur des serveurs privés isolés.
- Architecture RAG Avancée : Développement d'une base de données vectorielle propriétaire en Python pour la récupération sémantique en temps réel des connaissances internes.
- Couche FastAPI Sur Mesure : Ingénierie d'un backend API sur mesure pour intégrer parfaitement le moteur d'IA isolé à l'ERP existant du client.
- Zéro Fuite de Données : Un pipeline crypté de bout en bout conçu pour confiner strictement tout le traitement de l'information au sein du pare-feu de l'entreprise.
Faits vérifiés
- RAG en production en 2 semaines, du premier atelier à l'usage quotidien.
- Inférence sur les postes des employés. Aucun document ne quitte l'infrastructure du client et aucun appel n'est fait à une API externe.
- L'index se met à jour tout seul lorsqu'un fichier est ajouté au dossier dédié, sans intervention humaine.
- Temps de réponse de 3 à 10 secondes par requête, sur le matériel du client, sans GPU dédié et sans appels réseau.