Agenti IA & Automazione
Elaborazione del Linguaggio Naturale
Pipeline che classificano, estraggono, sintetizzano e cercano il tuo testo nelle lingue in cui lavori, con un'accuratezza misurata e la revisione umana dove il modello è incerto.
Trasforma il testo non strutturato in dati utilizzabili
Email, ticket, contratti, recensioni e trascrizioni contengono informazioni che i tuoi sistemi non possono usare finché qualcuno non le legge. Costruiamo pipeline NLP che classificano, estraggono, sintetizzano e cercano quel testo, usando librerie come spaCy e i transformer di Hugging Face, modelli linguistici di grandi dimensioni, o un mix. Le pipeline funzionano in inglese e in altre lingue, tra cui arabo, ebraico e bengalese, vengono misurate su esempi etichettati tratti dai tuoi dati e inviano i casi incerti a delle persone invece di tirare a indovinare.
NLP assistita dall'AI, validata dagli esperti
Come l'IA assiste
- L'AI pre-etichetta il testo per l'annotazione; i tuoi esperti di dominio confermano o correggono le etichette.
- Gli LLM redigono i prompt di estrazione e i casi di test, confrontati con modelli addestrati sui tuoi dati.
- Gli agenti di coding redigono il codice della pipeline, i connettori e gli script di valutazione per la revisione da parte degli ingegneri.
- L'AI raggruppa gli errori per tipo e lingua per mostrare dove la pipeline fatica.
Di cosa si occupano i nostri esperti
- Le definizioni delle etichette e le linee guida che gli annotatori seguono
- Il modello o il prompt per ciascun compito, scelto in base alla qualità misurata e al costo
- Le soglie di confidenza e quali elementi vanno alla revisione umana
- La gestione dei dati personali: redazione, accesso e conservazione
Dove ciascun approccio di solito si adatta
Punti di partenza illustrativi; la scelta finale per ogni attività deriva da test sul tuo testo etichettato.
| Regole | Modello addestrato | Prompting LLM | Revisione umana | |
|---|---|---|---|---|
| Rilevamento della lingua | Adatto ad alcuni casi | Di solito una buona scelta | Raramente la scelta giusta | Raramente la scelta giusta |
| Classificazione di argomento e intento | Adatto ad alcuni casi | Di solito una buona scelta | Di solito una buona scelta | Adatto ad alcuni casi |
| Nomi, date e importi | Adatto ad alcuni casi | Di solito una buona scelta | Adatto ad alcuni casi | Adatto ad alcuni casi |
| Estrazione di clausole contrattuali | Raramente la scelta giusta | Adatto ad alcuni casi | Di solito una buona scelta | Di solito una buona scelta |
| Sentiment e temi | Raramente la scelta giusta | Di solito una buona scelta | Adatto ad alcuni casi | Adatto ad alcuni casi |
| Riassunto di documenti lunghi | Raramente la scelta giusta | Adatto ad alcuni casi | Di solito una buona scelta | Adatto ad alcuni casi |
- Di solito una buona scelta
- Adatto ad alcuni casi
- Raramente la scelta giusta
Chi ha del testo da elaborare
Le persone del tuo team leggono ogni email, ticket o contratto in arrivo solo per decidere dove indirizzarlo o per estrarne qualche dettaglio, e l'arretrato cresce più velocemente di quanto riescano a smaltirlo.
- Operazioni di supporto che ordinano ticket ed email in arrivo per argomento e urgenza
- Team legali e di approvvigionamento che estraggono date e condizioni dai contratti
- Team di analisi che leggono recensioni e sondaggi scritti in diverse lingue
Cosa ricevi
Pipeline NLP costruite attorno al tuo testo
Elaborazione multilingue
Rilevamento della lingua, passaggi di traduzione e valutazione per singola lingua, che coprono l'inglese, l'arabo e l'ebraico da destra a sinistra, il bengalese e altre lingue di cui hai bisogno.
Estrazione di entità e dati
Nomi, organizzazioni, date, importi e le tue entità personalizzate estratte da contratti, email e trascrizioni in campi strutturati.
Classificazione e instradamento
Classificazione di intento, argomento e priorità che instrada ticket e messaggi alla coda giusta, con i casi incerti inviati a una persona.
Analisi del sentiment e dei temi
Sentiment basato sugli aspetti e clustering degli argomenti su recensioni, sondaggi e ticket, che mostra ciò che le persone menzionano e come si sentono al riguardo.
Sintesi e ricerca
Sintesi di documenti lunghi e trascrizioni con link ai passaggi di origine, oltre alla ricerca semantica nelle tue raccolte di testo.
API, job batch e stream
Pipeline fornite come API, job batch pianificati o processori di stream, collegate ai tuoi database, archivi di documenti e app.
Dove si ferma l'elaborazione del testo
- Le conversazioni con i clienti appartengono agli AI Chatbots e la risposta alle domande all'interno del tuo prodotto all'LLM Integration; qui l'NLP elabora il testo in blocco.
- Le pagine scansionate, le foto e la scrittura a mano necessitano prima dell'OCR; questo passaggio rientra nella Computer Vision e l'NLP subentra una volta che il testo è leggibile dalla macchina.
- Il giudizio di dominio resta ai tuoi esperti: noi organizziamo l'etichettatura e la misurazione, ma l'interpretazione legale, medica o normativa del tuo testo proviene dalla tua parte.
- I passaggi di traduzione servono all'analisi; i documenti tradotti per la pubblicazione o per uso legale necessitano di traduttori professionisti, che questo servizio non fornisce.
Richieste tipiche di elaborazione del testo
Scenari tipici che definiamo, non case study di clienti.
Una casella di posta condivisa ordinata a mano
Ogni mattina qualcuno smista una casella di posta condivisa. Classificheremmo i messaggi per argomento e urgenza, invieremmo quelli sicuri direttamente alla coda corretta e terremmo quelli poco chiari in un elenco di revisione mostrando l'etichetta suggerita.
Termini chiave sepolti in contratti firmati
L'approvvigionamento ha bisogno di date di rinnovo, periodi di preavviso e limiti di responsabilità dai contratti firmati. Estrarremmo ciascun campo con un collegamento alla clausola da cui proviene e invieremmo i campi a bassa affidabilità a un revisore prima che raggiungano il tuo registro contratti.
Recensioni che arrivano in diverse lingue
Un team di prodotto riceve recensioni in inglese, arabo e bengalese. Rileveremmo la lingua di ciascuna recensione, contrassegneremmo gli aspetti menzionati e il sentiment verso di essi, misureremmo la qualità separatamente per ogni lingua e raggrupperemmo i temi ricorrenti affinché il team li legga.
Come si svolge un progetto NLP
- 01
Revisione del compito e dei dati
Definisci ciascun compito, le sue etichette e le decisioni che alimenta, esamina il testo di esempio in ogni lingua coinvolta e concorda la soglia di qualità.
- 02
Etichettatura e baseline
Etichetta un set di test con i tuoi esperti, poi confronta gli approcci, dalle regole e i modelli spaCy ai transformer e agli LLM ottimizzati, su qualità e costo.
- 03
Integrazione della pipeline
Costruisci la pipeline come API, job batch o stream, con soglie di confidenza, revisione umana per gli elementi incerti e link ai tuoi sistemi.
- 04
Monitora e migliora
Monitora qualità, drift e correzioni in produzione, e riaddestra o modifica i prompt quando il linguaggio nei tuoi dati cambia.
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.
- Ingegneria AI privata / locale
Modelli con hosting privato all'interno di un'infrastruttura che controllate voi o di un ambiente isolato concordato.
Discuti con questo pacchetto - Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex
Claude Code e/o OpenAI Codex con impostazioni cloud approvate dalla tua organizzazione.
Discuti con questo pacchetto
Non sei sicuro? Te ne consiglieremo uno durante la definizione dell'ambito. Confronta le opzioni di delivery AI
Come design, QA e operazioni supportano la tua pipeline
Schermate di revisione per il tuo personale
I designer costruiscono le schermate in cui il personale verifica i campi estratti, corregge le etichette e accetta le sintesi, così le correzioni sono rapide e rientrano nella valutazione.
QA con set di test etichettati
Il QA mantiene set di test etichettati per ciascun compito e lingua, monitora precisione e recall per ciascuna classe e riesegue i controlli di regressione dopo modifiche a modello, prompt o pipeline.
Pipeline monitorate
Il DevOps esegue le pipeline con monitoraggio delle code, tentativi di ripetizione, avvisi e tracciamento dei costi, su API ospitate o su infrastruttura privata quando il testo deve restare nel tuo ambiente.
Qualità mantenuta nel tempo
Teniamo d'occhio il drift, come nuovi prodotti, termini o lingue nel tuo testo, esaminiamo le correzioni insieme a te e aggiorniamo i modelli o i prompt dopo i controlli di regressione.
FAQ
Domande frequenti
Quali lingue potete supportare?
L'inglese e molte altre, tra cui arabo, ebraico e bengalese. La qualità varia per lingua e compito, quindi valutiamo ciascuna lingua di cui hai bisogno sul tuo testo prima di impegnarci, e pianifichiamo un'etichettatura aggiuntiva dove una lingua ha meno modelli già pronti.
Dovremmo usare un LLM o un modello NLP personalizzato?
Dipende dal volume, dal costo, dalla velocità e da quanto è stabile il compito. Gli LLM gestiscono compiti variati con pochi dati etichettati; i modelli addestrati più piccoli sono spesso più economici e più coerenti ad alto volume. Confrontiamo entrambi sul tuo set di test, e molte pipeline li combinano.
Quanto sarà accurato?
Non possiamo promettere un numero prima di vedere i tuoi dati. Concordiamo le metriche obiettivo con te prima dello sviluppo, le misuriamo su un set di test che i tuoi esperti hanno verificato e instradiamo i risultati a bassa confidenza alle persone invece di trasmetterli come certi.
I documenti sensibili possono restare all'interno del nostro ambiente?
Sì. Le pipeline possono essere eseguite nel tuo account cloud o su infrastruttura privata con modelli open-weight, e i dati personali possono essere redatti prima di qualsiasi chiamata esterna. Per il nostro lavoro di sviluppo, la Ingegneria AI privata / locale esegue i modelli di coding AI all'interno di un confine concordato; la Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex utilizza agenti di coding commerciali secondo i termini di account concordati.
Letture correlate
- Ridurre le risposte non supportate nelle applicazioni RAG
Come la qualità del recupero, i permessi sui documenti, le prove e la valutazione possono ridurre le risposte non supportate—e dove un assistente della conoscenza necessita comunque di limiti.
Servizi correlati
Chatbot AI
Chatbot per il tuo sito web, WhatsApp e altri canali che rispondono a partire dai tuoi contenuti, pa...
Scopri di più
Integrazione di LLM
Aggiungi grandi modelli linguistici al tuo prodotto con il recupero sui tuoi stessi dati, la valutaz...
Scopri di più
Computer vision
Sistemi di visione che ispezionano, rilevano, contano e leggono da immagini e video, testati nelle t...
Scopri di più
Metti al lavoro i tuoi dati di testo
Inviaci un campione del testo che gestisci. Ti suggeriremo quali compiti si adattano all'NLP, quale approccio è adatto a ciascuno e come verrà misurata la qualità.