Capacità tecniche · Perché funziona

Le competenze che rendono il metodo possibile.

Il metodo non è una filosofia. Vive su uno stack tecnico preciso: inference locale, retrieval ibrido, vector database, container, Kubernetes, observability, security, CI/CD.

Chi installa due container non risolve problemi. Chi conosce l'architettura risolve quelli giusti.

Capacità tecniche

Le otto competenze chiave

Stack tecnico che sostiene il metodo

Inference locale

LLM eseguiti on-premise o nel perimetro del cliente. Selezione del modello, ottimizzazione hardware, API OpenAI-compatibili.

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RAG e retrieval ibrido

Vector + keyword + re-ranking. Chunking semantico calibrato sul corpus, citazioni verificabili, gate di confidenza.

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Vector database

Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma, pgvector. Dimensionati e ottimizzati sul caso d'uso. Multi-tenancy, isolamento dati.

Container e Kubernetes

Stack containerizzato, deploy K8s con hardening, backup, monitoraggio. Esperienza enterprise e PA italiana.

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Observability e tracing

Langfuse, OpenTelemetry, metriche di pipeline IA: latenze, costi token, qualità output, drift modelli.

Security e governance

Hardening dei container, segregazione delle reti, gestione segreti, audit dei prompt. Conformità GDPR, NIS2, AI Act.

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CI/CD per sistemi IA

Pipeline di deployment per stack IA. Test deterministici dei gate, regressione sui cambi di modello, golden set in CI.

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System thinking

Architetture che disaccoppiano modello, applicazione e processo. Fallback, percorsi di degradazione, controllo umano.

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Prova dal Lab

Articoli che approfondiscono le capacità

Epistemic Software Engineering

Il principio che guida la progettazione di tutti i sistemi IA che consegniamo.

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Dal testbed alla produzione (Qwen 32B)

Caso concreto: prendere un modello che funziona in lab e renderlo affidabile in produzione.

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Fluency non è ragionamento

Perché un output fluente non significa output corretto. Il problema dietro tutta l'architettura di verifica.

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