LLM Enterprise Privato (RAG)
Consentire a un'entità aziendale di sfruttare la Generative AI su documenti interni altamente riservati. L'inferenza gira in locale sulle macchine del cliente: nessun documento lascia la sua infrastruttura e non viene effettuata alcuna chiamata ad API pubbliche di terze parti come OpenAI.
Sede operativa: Milano, ItaliaSettore target: LogisticaLingua operativa: Italiano
La Sfida Tecnica
Consentire a un'entità aziendale di sfruttare la Generative AI su documenti interni altamente riservati. L'inferenza gira in locale sulle macchine del cliente: nessun documento lascia la sua infrastruttura e non viene effettuata alcuna chiamata ad API pubbliche di terze parti come OpenAI.
Integrazione Software & AI
- Deploy LLM Locale: Configurazione e hosting di modelli open-source (es. Llama, Mistral) su server privati isolati.
- Architettura RAG Avanzata: Sviluppo di un database vettoriale proprietario in Python per il recupero semantico in tempo reale delle conoscenze interne.
- Layer FastAPI Custom: Ingegnerizzazione di un backend API su misura per integrare perfettamente il motore AI isolato con l'ERP esistente del cliente.
- Zero Data Leakage: Una pipeline crittografata end-to-end progettata per confinare rigorosamente l'intera elaborazione delle informazioni all'interno del firewall aziendale.
Fatti verificati
- RAG in produzione in 2 settimane, dal primo workshop all'uso quotidiano.
- Inferenza sulle macchine dei dipendenti. Nessun documento lascia l'infrastruttura del cliente e non viene fatta alcuna chiamata a un'API esterna.
- L'indice si aggiorna da solo quando un file viene aggiunto alla cartella dedicata, senza intervento umano.
- Tempo di risposta di 3–10 secondi per query, su hardware del cliente, senza GPU dedicata e senza chiamate di rete.