Assistenti su knowledge base interna
RAG (retrieval-augmented generation) sulla tua documentazione, wiki, drive, ticket. Il tuo team fa domande e ottiene risposte con citazioni.
Applicazioni AI
AI dentro il tuo prodotto, non come trovata.
Integrazioni LLM nei tuoi software e processi. RAG sulla tua knowledge base, copilot per le vendite, automazione documenti, agenti interni. Production-grade, non demo da slide.
Cosa costruiamo
Quattro forme di AI che si ripagano.
Evitiamo la trappola "mettiamo un chatbot da qualche parte". Ogni progetto parte da un problema misurabile.
Pipeline di elaborazione documenti
OCR + estrazione LLM per fatture, contratti, formulari, PDF. Dati strutturati che fluiscono nei tuoi sistemi.
Copilot vendite e supporto
Feature LLM dentro il tuo CRM, helpdesk o tool interno. Suggerisce risposte, riassume thread, mostra casi rilevanti.
Agenti AI in background
Agenti che lavorano su coda: classificano, riassumono, instradano, escalano. Compiti che il tuo team non dovrebbe più fare a mano.
Quando ci chiami
Tre segnali che AI ti aiuterebbe davvero.
Non quelli da FOMO. Quelli con il ROI su un foglio Excel.
Il tuo team passa ore ogni settimana a rispondere alle stesse domande interne su Slack ed email.
Hai una knowledge base o un archivio documenti che nessuno cerca davvero.
Vuoi integrare LLM ma non vuoi vendor lock-in su un solo modello.
Come lavoriamo
Dal caso d'uso alla produzione, in quattro tappe.
Tempistica tipica 8-16 settimane. Prototipo entro la settimana 2 con dati reali, non con slide.
01
Discovery caso d'uso
Workshop con il tuo team, definizione KPI, criteri di successo. Output: spec + stima costo-per-chiamata.
02
Prototipo
Prototipo funzionante con i tuoi dati reali in 2-3 settimane. Valida il pattern.
03
Build produzione
Astrazione provider-agnostica, caching, retry, observability, disciplina sui costi.
04
Monitoring
Token usage, latency, metriche di qualità. Retainer opzionale per migrazioni di modello.
Costruito con
Provider-agnostico di default.
Costruiamo un'astrazione pulita sopra i provider modello, così puoi cambiare (Anthropic a Mistral a OpenAI) quando l'economia cambia.
Python OpenAI Anthropic Mistral LangChain PostgreSQL pgvector Redis
Abbiamo costruito e gestiamo SiteGrade, una piattaforma Python che esegue stage LLM su ogni scansione. Sappiamo cosa costa davvero l'AI in produzione.
Vuoi una feature AI che si guadagna il suo posto?
Iniziamo con una discovery call di un giorno. Pragmatico, niente hype.