Architetture personalizzate LLM e SLM, strategie di fine-tuning e implementazioni RAG. Da GPT a Claude ai modelli di linguaggio piccoli specifici per dominio.
Dalla selezione del modello fondazionale al deployment di specialisti di dominio fine-tunati — facciamo funzionare i LLM per il tuo business.
Pipeline di Retrieval-Augmented Generation che fondano le risposte del LLM sui tuoi dati proprietari — eliminando allucinazioni e garantendo accuratezza.
Modelli specifici di dominio addestrati sui tuoi dati con PEFT, LoRA e QLoRA — performance da esperto a una frazione del costo del fine-tuning completo.
SLM compatti e veloci che girano on-premise o all'edge — perfetti per casi a bassa latenza o sovranità dei dati.
Design di API, prompt engineering, harness di valutazione e ottimizzazione dei costi per deployment LLM in produzione.
Benchmarkiamo il tuo caso d'uso contro GPT-4, Claude, Llama, Mistral e SLM specializzati. Scegliamo per qualità, latenza e costo — non per hype.
Pulizia, chunking, embedding e indicizzazione del tuo corpus. Costruiamo il layer di retrieval che rende il RAG affidabile — ricerca ibrida, reranking e tracciamento citazioni.
Prompt engineering sistematico, RLHF e suite di valutazione automatizzate. Misuriamo ciò che conta — accuratezza, fedeltà e soddisfazione dell'utente.
Inferenza scalabile con caching, fallback e alert di spesa. Il tuo stack LLM opera snello e osservabile dal primo giorno.
Il nostro team ha costruito sistemi NLP molto prima dei transformer. Quella base significa che capiamo quando un LLM è lo strumento giusto — e quando un approccio più semplice vince.
Integriamo OpenAI, Anthropic, Meta, Google e modelli open-source. La tua architettura resta portabile e ottimizzata nei costi.
Sistemi RAG che processano milioni di documenti al giorno per servizi finanziari e società di consulenza. Testato in battaglia, non demo-ware.
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