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Integrazione di LLM

Aggiungi grandi modelli linguistici al tuo prodotto con il recupero sui tuoi stessi dati, la valutazione su domande reali, i guardrail, i controlli dei costi e un chiaro ripiego quando il modello non è sicuro.

Parliamo del tuo progettoParla della tua funzionalità LLM

Funzionalità LLM realizzate per la produzione

Chiamare l'API di un modello è la parte facile. Rendere le sue risposte accurate, sicure e sostenibili all'interno del tuo prodotto è il vero lavoro. Integriamo nel tuo software modelli come i modelli GPT di OpenAI, Claude, Gemini, Llama o Mistral, da una singola funzionalità alla generazione aumentata dal recupero (RAG) sulla tua knowledge base. Per i team di prodotto e di ingegneria, ci occupiamo della scelta del modello, del recupero, dei prompt, della valutazione, dei guardrail e del controllo dei costi, e progettiamo come gli utenti vedono le fonti e segnalano le risposte errate.

Ingegneria LLM assistita dall'AI e guidata da esperti

Come l'IA assiste

  • Gli agenti di codifica redigono codice di integrazione, pipeline di recupero e banchi di test che gli ingegneri possono rivedere.
  • L'AI propone domande di test a partire dai tuoi documenti; i tuoi esperti approvano quelle che definiscono la qualità.
  • L'AI confronta gli output tra modelli e prompt candidati, e segnala le probabili regressioni da rivedere.
  • L'AI riassume i log di produzione e il feedback degli utenti per far emergere pattern di errore ricorrenti.

Di cosa si occupano i nostri esperti

  • Scelta del modello e del provider, basata sui risultati della valutazione, sui costi e sulle tue regole sui dati
  • A cosa può accedere il modello: fonti dati, permessi degli utenti e impostazioni di conservazione
  • Il livello di qualità che le risposte devono raggiungere prima di qualsiasi rilascio
  • Comportamento di ripiego quando il recupero fallisce, un provider è inattivo o il modello non è sicuro

Come viene prodotta una risposta fondata

Richiesta retrieval-augmented a scopo illustrativo; regole sulle fonti, controlli e formulazione di fallback sono progettati per il tuo prodotto.

  1. Domanda posta

    Un utente autenticato pone una domanda; la sua identità e il suo ruolo viaggiano con la richiesta.

  2. Recupero consentito

    La ricerca classifica i passaggi dalle tue fonti indicizzate in base alla rilevanza rispetto alla domanda.

    Checkpoint: Solo i passaggi che questo utente può vedere

  3. Prompt con fonti

    La domanda, i passaggi recuperati e le istruzioni versionate su formato e rifiuti vengono combinati in un unico prompt.

  4. Risposta del modello

    Il modello scelto restituisce una risposta strutturata che cita i passaggi su cui si è basata.

  5. Controllo di fondatezza

    Controlli automatici confermano che ogni citazione punti a un passaggio recuperato e segnalano le affermazioni che vanno oltre di essi.

    Checkpoint: Le risposte non supportate vengono trattenute

  6. Risposta o fallback

    L'utente vede la risposta con i link alle fonti, oppure un messaggio semplice che indica che nulla di consentito la copre.

Quando qualcosa va storto: Se il recupero non trova nulla, i controlli falliscono o il provider è offline, la funzionalità lo dichiara invece di tirare a indovinare, e il caso viene registrato per la revisione.

Chi richiede funzionalità LLM

Vuoi un modello che risponda a partire dai tuoi stessi dati, ma un prototipo rapido afferma cose che i tuoi documenti non supportano, ignora chi può vedere cosa e ha costi di esercizio che nessuno riesce a prevedere.

  • Team di prodotto che aggiungono ricerca, riassunti o redazione a un'app SaaS esistente
  • Organizzazioni il cui personale fatica a trovare risposte tra policy e manuali interni
  • Team di sviluppo che portano in produzione per la prima volta un prototipo LLM

Cosa ricevi

Cosa serve a una funzionalità LLM in produzione

  • Selezione e integrazione del modello

    Connessione a OpenAI, Claude, Gemini o modelli open-weight dal tuo backend, con rate limiting, retry, fallback tra provider e tracciamento dell'utilizzo.

  • RAG sulla tua knowledge base

    Recupero dai tuoi documenti e dati tramite un database vettoriale, con riferimenti alle fonti e regole di accesso, così che le risposte rispettino i permessi di ogni utente.

  • Prompt e output strutturati

    Prompt con versioni, esempi few-shot e output strutturati che il tuo codice può validare, invece di testo libero che deve indovinare.

  • Suite di valutazione

    Set di test costruiti a partire dalle tue domande reali, valutati per accuratezza, fondatezza sulle fonti e formato, e rieseguiti prima di ogni modifica di prompt, modello o dati.

  • Guardrail e ripieghi

    Filtraggio degli input, moderazione degli output, difese contro la prompt injection e un ripiego definito quando il modello non è sicuro o un provider non è disponibile.

  • Fine-tuning dove è utile

    Fine-tuning sui tuoi dati per linguaggio, tono o formati di dominio, usato quando la valutazione mostra che prompt e recupero non bastano.

Al di fuori di un'integrazione LLM

  • Il lavoro in più passaggi che modifica record o attiva azioni in altri sistemi rientra negli Automation Agents; qui una funzionalità LLM risponde, redige o estrae all'interno del tuo prodotto.
  • Un assistente per il servizio clienti sul tuo sito web o su WhatsApp, con passaggio al personale di supporto, è coperto dagli AI Chatbots.
  • Non scriviamo né correggiamo i tuoi documenti di origine: quando il recupero fa emergere contenuti obsoleti o in conflitto, li segnaliamo ai rispettivi proprietari affinché li correggano.
  • L'esecuzione di modelli open-weight sui tuoi server o sul tuo account cloud rientra separatamente nell'ambito della Private AI Infrastructure, spesso insieme all'integrazione.

Richieste LLM tipiche

Scenari tipici che definiamo, non case study di clienti.

  • Risposte da documenti di policy interni

    Il personale cerca in un drive condiviso e spesso trova copie obsolete delle policy. Indicizzeremmo solo le versioni correnti, applicheremmo le regole di accesso di ciascun team, citeremmo il passaggio alla base di ogni risposta e rifiuteremmo quando nessuna fonte consentita copre la domanda.

  • Riepiloghi all'interno di un prodotto SaaS multi-tenant

    Un'app SaaS vuole un pulsante che riepiloghi l'attività recente di un account. Filtreremmo il recupero per tenant e ruolo prima che il prompt venga costruito, e aggiungeremmo casi di test che provano a estrarre i dati di un altro cliente.

  • Un prototipo che chiama il modello dal browser

    Un prototipo funzionante invia i prompt direttamente dal browser con una chiave API condivisa. Sposteremmo le chiamate sul tuo backend, aggiungeremmo limiti per utente, logging e prompt versionati, e costruiremmo un set di valutazione prima del primo rilascio.

Come realizziamo un'integrazione LLM

  1. 01

    Caso d'uso e fattibilità

    Proviamo il caso d'uso sui tuoi dati e domande reali, confrontiamo i modelli candidati e stimiamo i costi di esercizio prima che tu ti impegni in una realizzazione completa.

  2. 02

    Architettura e regole sui dati

    Il pattern di integrazione, il design del recupero, le regole di accesso, i termini del provider e il comportamento di ripiego vengono concordati con il tuo team e documentati.

  3. 03

    Realizzazione e valutazione

    Gli ingegneri realizzano l'integrazione e la funzionalità rivolta all'utente, e il QA la valuta rispetto al set di valutazione finché non raggiunge il livello di qualità che hai approvato.

  4. 04

    Rilasciare e monitorare

    Un rollout controllato con monitoraggio, limiti di costo e raccolta del feedback, poi una valutazione continua man mano che modelli, prompt e dati cambiano.

Due modi di lavorare con gli strumenti AI

Scegli dove gli agenti di coding AI possono elaborare il tuo codice mentre costruiamo. Lo standard ingegneristico è lo stesso in entrambi i casi.

Non sei sicuro? Te ne consiglieremo uno durante la definizione dell'ambito. Confronta le opzioni di delivery AI

Come design, QA e operations supportano la tua funzionalità LLM

  • Design per la fiducia e la correzione

    I designer pianificano come appaiono le risposte, le fonti e l'incertezza, come gli utenti modificano o segnalano una risposta errata, e come il tuo team rivede tali segnalazioni, così che la funzionalità sia onesta sui propri limiti.

  • QA oltre il percorso ideale

    Il QA mantiene i set di valutazione, testa la qualità delle risposte, i permessi sui dati e l'esposizione alla prompt injection, e riesegue i controlli di regressione dopo modifiche a modello, prompt o dati.

  • Operations e controllo dei costi

    Il DevOps gestisce l'integrazione con logging, dashboard di utilizzo e costi, caching e routing dei modelli, e modelli open-weight su infrastruttura privata dove le regole sui dati lo richiedono.

  • Aggiornamenti di modello e prompt

    I provider cambiano e dismettono i modelli. Testiamo i sostituti rispetto al tuo set di valutazione prima di passare, e manteniamo prompt, recupero e costi ottimizzati man mano che l'utilizzo cresce.

FAQ

Domande frequenti

Cos'è il RAG e ci serve?

La generazione aumentata dal recupero (RAG) consente a un modello di rispondere a partire dai tuoi documenti e dati, non solo dal suo addestramento generale. Ti serve quando le risposte devono riflettere informazioni private, specializzate o che cambiano di frequente. Aggiungiamo riferimenti alle fonti così che le risposte possano essere verificate, e regole di accesso così che gli utenti recuperino solo i contenuti che sono autorizzati a vedere.

Dovremmo fare il fine-tuning di un modello o usare il RAG?

La maggior parte delle funzionalità dovrebbe iniziare con buoni prompt e recupero, perché sono più rapidi da modificare e più facili da verificare. Il fine-tuning è utile quando servono un formato, un tono o un vocabolario di dominio coerente che i prompt non riescono a mantenere, e a volte permette a un modello più piccolo ed economico di svolgere il compito. Decidiamo usando i risultati della valutazione sui tuoi dati, non per impostazione predefinita.

Possiamo usare un modello privato o open-source?

Sì. Modelli open-weight come Llama o Mistral possono girare su infrastruttura che controlli tu, oppure possiamo usare provider gestiti come OpenAI o Claude secondo impostazioni concordate di account e conservazione dei dati. Il nostro lavoro di sviluppo segue il pacchetto che scegli: Ingegneria AI privata / locale oppure Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex.

Quanto costa realizzare e far funzionare una funzionalità LLM?

Il costo di realizzazione dipende dallo scope: fonti dati, integrazioni, lavoro sull'interfaccia e profondità della valutazione. Il costo di esercizio dipende dall'utilizzo e dalla scelta del modello. Stimiamo entrambi durante la fattibilità, poi gestiamo il costo di esercizio con routing dei modelli, caching, limiti di token e dashboard di utilizzo che puoi vedere.

Letture correlate

Metti in produzione una funzionalità LLM

Porta un caso d'uso e dati di esempio. Testeremo la fattibilità, confronteremo i modelli e delineeremo la valutazione, i guardrail e i costi di esercizio prima che tu ti impegni.

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