Assistenti LLM & chatbot
Assistenti per supporto, vendite o team interni — con ruoli chiari, regole di risposta sicure e fonti tracciabili. Ideali quando le informazioni sono disperse e contano risposte rapide.
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IA & Machine Learning
Sviluppiamo soluzioni di IA che aiutano davvero nel lavoro quotidiano: dagli assistenti LLM e dalla ricerca semantica fino alle previsioni e all’automazione. Sempre con una visione obiettivo chiara, qualità misurabile e un’integrazione pulita nei tuoi sistemi — così l’IA non resta una “demo”, ma diventa un prodotto.
PoC
Valida rapidamente, pianifica con cura
RAG
Rendi la conoscenza utilizzabile
MLOps
Monitoraggio & qualità in produzione
Dall’idea alla prova di valore
Protezione dei dati & guardrail
Cosa rendiamo possibile per te con l’IA
L’IA genera valore reale quando è integrata nei processi: una base dati solida, flussi utente sensati, integrazioni pulite e qualità misurabile. Realizziamo soluzioni che alleggeriscono i team, rendono la conoscenza accessibile e supportano le decisioni — senza la sensazione di “scatola nera”.
Ricerca semantica & RAG
Sistemi di conoscenza basati su embedding e ricerca vettoriale: documenti, ticket, Confluence, PDF o wiki diventano ricercabili — inclusa la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per risposte precise e contestualizzate.
Elaborazione documenti & NLP
Classificazione, estrazione e sintesi dei testi — ad es. fatture, contratti, e-mail o report. Obiettivo: meno inserimento manuale, migliore qualità dei dati e tempi di lavorazione più rapidi.
Previsioni & analisi predittiva
Previsioni di domanda, ricavi o capacità, rilevamento anomalie e modelli di scoring. Per una pianificazione migliore, meno sorprese e decisioni guidate dai dati.
Visione artificiale
Riconoscimento immagini per qualità, documenti o ispezioni visive — ad es. rilevamento difetti, classificazione o analisi strutturata di dati visivi. Implementato in modo pragmatico, adatto al caso d’uso.
MLOps, monitoraggio & operatività
Deployment, valutazioni, rilevamento della deriva (drift), logging e cicli di feedback. Così modelli & assistenti restano affidabili nel tempo — inclusi aggiornamenti, versioning e rollback.
Come l’IA passa dall’esperimento al prodotto
Partiamo dal valore e dalla realtà dei dati: quali decisioni, testi o workflow devono migliorare? Poi costruiamo una soluzione con valutazione chiara, guardrail e integrazione nei tuoi sistemi. Questo rende l’IA spiegabile, sicura e misurabile in produzione.
01
Discovery & preparazione dei dati
Chiarire casi d’uso, ruoli utente, rischi e fonti dati. Risultato: uno scope chiaro, criteri di successo (KPI) e una raccomandazione solida su RAG, ML classico o una combinazione.
02
Progettazione della soluzione & valutazione
Definire architettura, modello dati, prompt/policy, strategia di retrieval e set di test. La qualità viene resa misurabile (ad es. precisione, tasso di allucinazioni, fedeltà, latenza).
03
Implementazione & integrazione
Consegna iterativa: pipeline dati, indice vettoriale, connettività modello/LLM, API e integrazione UI. Include guardrail, logging e gestione errori chiara — per mantenere il sistema robusto.
04
Go live & MLOps
Rilascio controllato, monitoraggio, cicli di feedback e miglioramenti continui. Così l’IA resta affidabile — anche quando dati, processi o requisiti cambiano.
Tecnologia & standard
DevSolux implementa l’IA in modo responsabile e manutenibile: qualità dei dati, policy chiare, sicurezza & protezione dei dati e valutazione misurabile sono lo standard. Scegliamo modelli e architettura in base al tuo caso d’uso — non alle buzzword.
- LLM & RAG: embeddings, ricerca vettoriale, citazioni delle fonti, progettazione di prompt/policy
- Valutazione: set di test, metriche di qualità, controlli di regressione, human-in-the-loop
- Sicurezza & GDPR: minimizzazione dei dati, controllo accessi, segreti, auditabilità
- MLOps: versioning, monitoraggio, rilevamento drift, feedback & miglioramento continuo
Domande che quasi sempre emergono all’inizio
Per domande di conoscenza, lavoro sui testi e casi d’uso di assistenza, gli LLM con RAG sono spesso ideali.
Per previsioni, scoring, anomalie o ottimizzazione strutturata, il ML classico è spesso migliore.
In molti progetti, la soluzione migliore è una combinazione — in base a dati, rischio e visione obiettivo.
Con guardrail chiari, citazioni delle fonti (RAG), valutazione tramite set di test e controlli di regressione regolari.
Inoltre, integriamo cicli di feedback e monitoraggio per rendere la qualità visibile in produzione — non solo in una demo.
Sì — se pianificato correttamente. Puntiamo su minimizzazione dei dati, controllo accessi, segreti sicuri,
audit log e flussi dati chiari. In base ai requisiti, scegliamo modelli operativi adatti
(ad es. ambienti isolati, indicizzazione controllata, accessi al retrieval basati sui ruoli).
Tramite API pulite, webhook e integrazione nell’interfaccia — ad es. in web app, portali, back office admin o app mobili.
Ciò che conta è il processo: chi lo usa e quando, quali approvazioni si applicano, quali dati possono essere trattati
e come viene verificato l’output (human-in-the-loop, se necessario).
Una breve descrizione del caso d’uso (problema, utenti, beneficio atteso), le fonti dati rilevanti
(ad es. documenti, ticket, CRM, log), requisiti di qualità ed eventuali vincoli di compliance.
Poi proponiamo un prossimo passo chiaro — spesso una discovery/proof-of-value con criteri misurabili.
Pronto per un’IA che offre valore misurabile — invece di limitarsi a impressionare?
Descrivi brevemente il tuo caso d’uso, le tue fonti dati e cosa significa concretamente “buono”. Ti ricontatteremo con un prossimo passo chiaro e attuabile — inclusa una raccomandazione di proof-of-value.
Iniziamo