Sistemi AI che puoi verificare, non a cui devi credere sulla parola
Pipeline RAG, agenti LLM e inferenza locale progettati per essere deterministici, verificabili e conformi agli standard.
Il problema
Il chatbot risponde cose inventate ai vostri clienti e nessuno se ne accorge finché non è tardi. I costi delle API AI crescono senza controllo, imprevedibili mese dopo mese. I dati sensibili finiscono su servizi di terzi, con i problemi GDPR mai affrontati davvero. E quando qualcosa va storto, in azienda nessuno riesce a spiegare perché il sistema ha dato proprio quella risposta.
La soluzione
RAG con citazioni obbligatorie
Se la fonte non c'è, il sistema dice "non lo so" — non inventa. Ogni risposta è tracciabile fino al documento di origine.
Risultati ripetibili dove serve
Stesso dato in ingresso, stesso risultato in uscita: dove servono decisioni affidabili — smistare, estrarre, decidere — il sistema non deve mai improvvisare.
Inferenza locale con Ollama
Quando i dati non possono uscire dal perimetro aziendale, il modello gira dentro il perimetro.
Dettaglio tecnico
Standard e conformità
Requisiti tracciati secondo ISO/IEC/IEEE 29148, design documentato secondo IEEE 1016. Non è burocrazia: è quello che rende un sistema AI auditabile da chi non l'ha costruito.
Stack tecnico
Python e TypeScript per le pipeline, Ollama per l'inferenza locale, architetture RAG con retrieval verificabile, agenti LLM con guardrail espliciti.
Come verifico il mio lavoro
Ogni sistema tiene traccia di cosa fa: risultati ripetibili, decisioni documentate e prove su casi reali prima della consegna, non solo negli scenari più semplici.
Prova: ContextFlow e researcher
Un assistente AI di programmazione che riceve solo il contesto giusto e una pipeline di ricerca open source che collega ogni risposta a fonti reali — codice vero, non solo promesse.
Formati & prezzi
AI Feasibility Audit
1 settimana, prezzo fisso. Report di fattibilità con architettura proposta e raccomandazione onesta.
Prezzo fisso, su richiesta
Proof of Concept
Prototipo funzionante sui vostri dati reali, per validare l'approccio.
Prezzo fisso, su richiesta
Progetto su misura
Sviluppo completo con checkpoint frequenti e deliverable tracciati.
A preventivo, dopo la call
Domande frequenti
- Partiamo già con un progetto completo?
- No — si parte con un AI Feasibility Audit a prezzo fisso: una settimana per capire se il caso d'uso ha senso, con una raccomandazione onesta anche quando è "non fatelo".
- I nostri dati restano nostri?
- Dove serve, uso inferenza locale con Ollama invece di mandare dati sensibili a servizi di terzi. Ne parliamo esplicitamente nella call iniziale.
- Come faccio a fidarmi che il sistema funzioni davvero?
- Non devi fidarti sulla parola: researcher è codice pubblico su GitHub, e ogni progetto arriva con un audit trail che documenta come è stato validato.