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AI Assistants & Knowledge Systems
Private AI: LLM sulla tua Infrastruttura, Zero Dati Condivisi
Private AI: LLM sulla tua infrastruttura privata aziendale. I tuoi dati non escono.
Molte aziende frenano sull’AI per una ragione concreta: i dati sensibili non possono girare su infrastrutture cloud di terze parti. Dati clinici, documentazione riservata, informazioni finanziarie, proprietà intellettuale — affidarli a servizi esterni è un rischio legale, competitivo e reputazionale.
La soluzione non è rinunciare all’AI. È portare l’AI dentro il tuo perimetro. Noi progettiamo e deployiamo sistemi AI interamente on-premise o su infrastruttura privata dedicata.
Problemi che risolviamo
Conoscenza bloccata, dipendenze critiche e inefficienze che frenano la crescita
Dati sensibili che non possono uscire dal perimetro aziendale
In certi settori mandare dati a un'API esterna non è un'opzione. Punto.
Dipendenza da provider cloud
Affidarsi a servizi esterni significa accettarne i costi, i limiti, le condizioni e i cambiamenti unilaterali.
Modelli generici che non conoscono il tuo dominio
Un LLM general purpose risponde bene su tutto e benissimo su niente di specifico.
Latenza e affidabilità
Dipendere da un servizio cloud in produzione significa dipendere dalla sua disponibilità.
Use Case
Progetti reali, risultati misurabili
01
Per un cliente con requisiti stringenti di riservatezza, abbiamo progettato e deployato un sistema …
Deploy privato su hardware dedicato — NVIDIA A100
Per un cliente con requisiti stringenti di riservatezza, abbiamo progettato e deployato un sistema AI interamente on-premise su GPU NVIDIA A100 con LLM fine-tunato sul dominio specifico e pipeline RAG su documentazione interna.
Nessun dato esce dall'infrastruttura del cliente. Performance di livello enterprise, controllo totale.
02
Abbiamo sviluppato pipeline di fine tuning su LLM e VLLM calibrati su documentazione tecnica, dati …
Fine tuning di LLM e VLLM su dati proprietari
Abbiamo sviluppato pipeline di fine tuning su LLM e VLLM calibrati su documentazione tecnica, dati aziendali e domini specialistici.
Performance superiori a qualsiasi soluzione out-of-the-box, sul tuo dominio specifico.
03
Pipeline di ingestion, preprocessing e indicizzazione dei dati interamente on-premise: dalla raccol…
Gestione privata dei dati per sistemi AI
Pipeline di ingestion, preprocessing e indicizzazione dei dati interamente on-premise: dalla raccolta documentale alla costruzione di indici vettoriali, tutto rimane nell'infrastruttura del cliente.
Zero esposizione esterna, zero compromessi sulle performance.
Angolo tecnologia
L'architettura e le tecnologie che fanno la differenza
I nostri progetti non si appoggiano a soluzioni preconfezionate. Ogni sistema è progettato sull'architettura giusta per il problema specifico — e la scelta tecnologica fa la differenza tra uno strumento che funziona in demo e uno che regge in produzione.
Deploy on-premise e infrastruttura dedicata
- ✓ Deploy su hardware GPU dedicatoNVIDIA A100 e architetture equivalenti
- ✓ Ottimizzazione dell'infrastrutturaper carichi AI in produzione
- ✓ Architetture ibride on-premise / cloud privatoper bilanciare controllo e scalabilità
Fine tuning e adattamento dei modelli
- ✓ Fine tuning di LLMsu dati e documentazione proprietaria
- ✓ Fine tuning di VLLMper domini con contenuto visivo e testuale combinato
- ✓ Parameter-efficient fine tuningLoRA, QLoRA per ridurre i requisiti computazionali
Gestione privata dei dati
- ✓ Pipeline di ingestion e preprocessing on-premise
- ✓ Indici vettoriali privatipgvector, Weaviate, Qdrant per retrieval su documentazione interna
- ✓ Controllo degli accessi e tracciabilitàdelle interrogazioni
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