Progettazione e integrazione di modelli di AI
La scelta dei modelli di Ai da utilizzare è funzionale alle esigenze dei progetti e allo stato dell’arte del settore. Si realizza la scelta, la calibrazione e il testing dei modelli in base al contesto operativo.

Principali aree di applicazione

• NLP (Natural Language Processing) Avanzato
  • Estrazione informazioni e strutture testuali
  • Classificazioni semantiche evolute
  • Named Entity Recognition (NER) avanzata
  • Modelli specializzati zero/few-shot per domini specifici
• Analisi del Sentiment e delle Emotions XAI-Compliant
  • Valutazione automatica del tono delle opinioni
  • Segmentazione per categorie/target con dinamica evolutiva
• Topic Modelling & Rappresentazioni Semantiche
  • Identificazione temi/sottotemi con evoluzione dinamica
  • Creazione vettori semantici per analisi di similarità
• Machine Learning Avanzato
  • Analisi, classificazione e segmentazione dati
  • Addestramento su misura per indicatori statistici e predittività
  • Stima probabilistica comportamenti/risultati (incluso approccio bayesiano con pochi dati)
  • Funzionalità avanzate di anomaly detection
• Deep Learning Specializzato
  • Deep Neural Networks per elaborazione linguistica e pattern complessi
  • Supporto a modelli generativi con ottimizzazione GPU/CPU multi-architettura
• Classificatori Specializzati con Addestramento su Misura
  • Classificazione semantica e non di documenti/contenuti
  • Adattamento a esigenze aziendali specifiche
• Interazione Adattiva Dinamica
  • Personalizzazione real-time dell’esperienza utente
  • Basata su comportamenti, tempi di interazione e risposte

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) Personalizzato
  • Generazione linguistica potenziata da recupero mirato da fonti strutturate
  • Risposte pertinenti e verificabili con accesso real-time a knowledge base
  • Controllo fonti superiore vs. modelli generativi tradizionali
  • Eliminazione ambiguità e contenuti non supportati
  • Esecuzione full-local senza dipendenze cloud esterne
  • Conformità GDPR/AI Act e policy di governance
• Scenari Generativi con LLM/LRM
  • Generazione contenuti testuali (spiegazioni, risposte, sintesi)
  • Basati su modelli linguistici avanzati con inferenza locale/API
• Sistemi di Raccomandazione Avanzati
  • Suggerimento contenuti e percorsi basati su pattern d’uso
  • Potenziati da Knowledge Graph integrati e RAG Personalizzato
• Analisi Comportamentale con Dashboard
  • Rilevazione e monitoraggio avanzato di interazioni e sequenze d’uso
  • Visualizzazione tramite dashboard di data visualization dinamica
• Sistemi Multi-Agent con MCP (Multi-Agent Collaboration Protocols)
  • Agenti intelligenti in architetture distribuite modulari
  • Coordinamento task complesse: comprensione testuale, costruzione knowledge graph
  • Dialogo agente-agente e agente-utente
  • Integrazione modelli NLP, componenti semantici e servizi multipli
  • Orchestrazione con supervisione umana (human-in-the-loop)

Per tutti i modelli AI curiamo la tracciabilità decisionale, la scalabilità e l’aderenza normativa.