Question 1

Quale large language model è più adatto alla mia azienda?

Accepted Answer

Dipende dal caso d’uso: qualità del testo, lingua, costo per richiesta, velocità di risposta e requisiti di protezione dei dati pesano diversamente in ogni progetto. Lavoriamo con GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral e altri modelli, li testiamo sui Suoi compiti di esempio e raccomandiamo il modello adatto. Spesso conviene una combinazione, in cui i compiti semplici vanno a modelli più economici.

Question 2

Quanto costa sviluppare un’applicazione basata su LLM?

Accepted Answer

I costi dipendono dal caso d’uso, dal numero di fonti di dati e integrazioni, dalla necessità di fine-tuning e dai requisiti di hosting e compliance. A questi si aggiungono i costi correnti delle chiamate ai modelli, che rendiamo prevedibili con routing e caching. Dopo un breve scoping riceve un’offerta chiara: prezzo fisso dopo lo scoping, offerta entro 48 ore.

Question 3

Quanto dura lo sviluppo di una soluzione LLM?

Accepted Answer

L’obiettivo per una prima versione in produzione è di solito un periodo di circa 4–8 settimane. Una soluzione completa con fine-tuning, più integrazioni e funzioni enterprise richiede di solito 8–16 settimane. Decisivi sono la situazione dei dati, il numero di sistemi collegati e i percorsi di approvazione in azienda. Il calendario lo definiamo insieme dopo lo scoping.

Question 4

Gli LLM possono lavorare con i nostri dati aziendali interni?

Accepted Answer

Sì. Con architetture RAG i modelli linguistici accedono in fase di esecuzione a documenti, wiki e database, senza che questi dati vengano usati per addestrare il modello. I diritti di accesso restano validi, così ogni persona riceve solo risposte da fonti che può consultare. Con il fine-tuning i modelli si possono inoltre adattare al Suo dominio e alla Sua terminologia.

Question 5

Come evitiamo le allucinazioni nelle risposte degli LLM?

Accepted Answer

Le allucinazioni non si possono escludere del tutto, ma si possono ridurre nettamente. Ancoriamo le risposte alle Sue fonti tramite RAG e facciamo citare queste fonti dal modello. Si aggiungono output strutturati, controlli di plausibilità e soglie di confidenza che passano i casi incerti alle persone. Set di test con domande reali mostrano prima di ogni rilascio quanto sono affidabili le risposte.

Question 6

L’uso di GPT o Claude può essere conforme al GDPR?

Accepted Answer

Sì, con l’architettura giusta. Usiamo opzioni di hosting europee e gli accordi sul trattamento dei dati dei fornitori, cifriamo i dati e pseudonimizziamo i contenuti personali prima che raggiungano un modello. Per i dati particolarmente sensibili impieghiamo modelli open-weight sulla Sua infrastruttura. Quale variante sia adatta lo chiariamo insieme al Suo responsabile della protezione dei dati.

Question 7

Qual è la differenza tra fine-tuning e RAG?

Accepted Answer

Il fine-tuning adatta i pesi del modello alla Sua terminologia, ai formati e al tono; il sapere si trova poi nel modello. Il RAG consente al modello di accedere in fase di esecuzione al sapere aziendale e di rispondere citando le fonti; le modifiche ai documenti hanno effetto subito. Per conoscenze aggiornate il RAG è di solito la scelta migliore, per stile e formati speciali il fine-tuning. I due approcci si combinano.

Question 8

Possiamo collegare sistemi esistenti come SAP o Salesforce a un LLM?

Accepted Answer

Sì. Tramite API, function calling e, se utile, il Model Context Protocol colleghiamo i modelli linguistici a CRM, ERP, helpdesk, DMS e altre piattaforme. Il modello può quindi consultare dati, creare record o avviare workflow, sempre con le autorizzazioni che Lei stabilisce. Le azioni critiche possono essere vincolate all’approvazione di una persona.

Question 9

Come misuriamo il ROI di un’implementazione LLM?

Accepted Answer

Prima dell’avvio definiamo criteri misurabili, come tempo di lavorazione per pratica, quota di richieste risolte in automatico o tasso di errore, e rileviamo un valore di partenza. Dopo il lancio confrontiamo questi valori con i costi di progetto e di esercizio. La qualità la verifichiamo con benchmark automatici, valutazione umana e test A/B; il routing dei modelli riduce inoltre i costi API correnti.

Question 10

Quali modelli open source consigliate come alternativa a GPT?

Accepted Answer

Llama, Mistral, Qwen e DeepSeek sono valide alternative open-weight, che si possono anche ospitare in proprio. Quale modello sia adatto dipende da compito, lingua, qualità richiesta e infrastruttura disponibile. Valutiamo i candidati sui Suoi compiti di esempio considerando anche le condizioni di licenza e l’impegno per esercizio e aggiornamenti.

Question 11

In cosa si distingue una soluzione GPT o LLM professionale da ChatGPT o dai GPT personalizzati?

Accepted Answer

ChatGPT e i GPT personalizzati del GPT Store sono utili per iniziare. Una soluzione professionale va molto oltre: function calling, collegamento ai database, workflow in più fasi, guardrail, logging, gestione degli errori e scalabilità. Con una propria integrazione API mantiene il controllo su flussi di dati, chiavi e accessi e ottiene un’applicazione monitorata e integrata nei Suoi sistemi.

Question 12

Le applicazioni GPT possono funzionare anche offline o on-premise?

Accepted Answer

I modelli GPT di OpenAI richiedono una connessione API; Azure OpenAI offre endpoint privati nella Sua rete virtuale. Per soluzioni completamente offline impieghiamo modelli open-weight come Llama o Mistral sulla Sua infrastruttura. Costruiamo l’applicazione in modo che il modello si possa sostituire in seguito senza modificare il resto dell’architettura.

Sviluppo LLM: modelli linguistici al lavoro nella Sua azienda

Che cos’è lo sviluppo LLM?

Che cosa comprende il nostro lavoro con i modelli linguistici?

Scelta del modello (GPT, Claude, Llama, Mistral)

Prompt engineering e valutazione

Pipeline RAG (Pinecone, Weaviate)

Fine-tuning (LoRA, QLoRA)

Architetture ad agenti (LangGraph)

Guardrail e compliance (AI Act, GDPR)

Come si svolge un progetto LLM?

Primo colloquio

Valutazione e offerta

Sviluppo

Lancio ed esercizio

Domande frequenti sullo sviluppo LLM

Pagine correlate

Servizi correlati

Con quali strumenti sviluppiamo applicazioni LLM?

Modelli linguistici

RAG e dati

Orchestrazione

Esercizio

In quali settori impieghiamo gli LLM?

Servizi finanziari

Sanità

Settore legale

E-commerce e commercio

Media ed editoria

Tecnologia e software

Esempi di progetti LLM

Agente di supporto LLM con indicazione delle fonti

Assistente di ricerca per documentazione specialistica

Verifica documentale con output strutturati

Progetti di modelli linguistici da Berlino-Charlottenburg

Quale compito dovrebbe svolgere un modello linguistico nella Sua azienda?