Disponibile per nuovi progetti · Remoto · Milano
Scelto da team di H-Farm, GB Viaggi, Pellemoda e altri · Pronto per GDPR ed EU AI Act.
Live trace of a production agent run: routing, retrieval, GDPR guardrails, actions, and LangSmith observability.
Pellemoda S.r.l. — Un agente di magazzino autonomo per Pellemoda — previsione della domanda e coordinamento fornitori in automatico
H-Farm College — Come H-Farm College ha automatizzato un processo di ammissioni da 2.000+ candidature l'anno
GB Viaggi — Come GB Viaggi ha automatizzato 3.000+ prenotazioni al giorno e recuperato ~€1M l'anno
Altri nei case study.
“The automation handles thousands of operations daily without manual work. It completely changed how we operate.”
Il punto di partenza a minor rischio è un Audit di production-readiness (€1.500, una settimana — interamente scontato se proseguiamo). La maggior parte dei clienti passa poi a uno Sprint a scopo fisso (€8.000, 2–4 settimane) e a un Build per il sistema di produzione completo. Vedi servizi e prezzi o ottieni una stima con il calcolatore dei costi.
Il RAG (retrieval-augmented generation) fonda un LLM sui tuoi documenti e dati al momento della query, così le risposte riflettono la tua conoscenza — non solo l'addestramento del modello. Ti serve quando il modello deve rispondere da informazioni private, aggiornate o di dominio (policy, manuali, ticket, cataloghi).
Il RAG vettoriale puro è ideale per 'trova il passaggio rilevante e rispondi'. GraphRAG vince quando le domande attraversano più documenti o relazioni ('come X impatta Y in questi contratti?'). Di solito parto da un forte ibrido vettoriale + reranking e aggiungo il layer a grafo solo dove si ripaga.
Fondando ogni risposta sulle fonti recuperate con citazioni, valutando il retrieval (per intercettare il contesto sbagliato), usando il reranking per far emergere i passaggi giusti e guardrail che fanno dire al modello 'non lo so' invece di inventare. Ottieni un sistema di cui fidarti davvero.
Un assistente RAG funzionante parte da €8.000 (Sprint, 2–4 settimane); un sistema di produzione completo va da €18.000 a €35.000, più modesti costi mensili LLM + vector DB. Prova il calcolatore dei costi per una stima su misura.
Sì — con controllo accessi, filtraggio dei dati personali, storage in regione UE e audit trail. Il punto del RAG è usare i tuoi dati; farlo in conformità fa parte del progetto.
End to end: ingestione e chunking, embedding, retrieval e reranking, generazione con citazioni, valutazione e il layer chat/app sopra — più deploy e monitoraggio.
Al 100%, dal primo giorno. Nessun lock-in, nessuna black box proprietaria; i Build includono documentazione di handover.
Prenota una call gratuita di 30 minuti — raccontami cosa stai costruendo e ti dirò se posso aiutarti e cosa servirebbe.
Non sei pronto? Ricevi la mia checklist per agenti AI + note occasionali.