MODELLI 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 e agli obiettivi di progetto.
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
Topic Modelling & Rappresentazioni Semantiche
- Identificazione temi/sottotemi con evoluzione dinamica
- Identificazione delle segmentazioni per co-variata
- Creazione vettori semantici per analisi di similarità
Analisi del Sentiment e delle Emotions XAI-Compliant
- Valutazione automatica del tono delle opinioni
- Segmentazione per categorie/target con dinamica evolutiva
Scenari Generativi con LLM/LRM)
- Generazione contenuti testuali (spiegazioni, risposte, sintesi)
- Basati su modelli linguistici avanzati con inferenza locale/API
- Integrazione LLM in software
Interazione Adattiva Dinamica
- Personalizzazione real-time dell’esperienza utente basata su comportamenti, tempi di interazione e risposte
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
Analisi Comportamentale con Dashboard
- Rilevazione e monitoraggio avanzato di interazioni e sequenze d’uso
- Visualizzazione tramite dashboard di data visualization dinamica
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
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)
Sistemi di Raccomandazione Avanzati
- Suggerimento contenuti e percorsi basati su pattern d’uso
- Potenziati da Knowledge Graph integrati e RAG Personalizzato
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