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Costruirò il tuo sistema RAG aziendale e la knowledge base istituzionale di AI
Ajilo Myde
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La tua AI aziendale sta facendo hallucination. Il problema non sono i tuoi dati, ma la tua architettura RAG.
Le implementazioni standard di Vector Database falliscono su scala aziendale per tre motivi: strategia di chunking scarsa, logica di retrieval debole e assenza di verifica delle fonti. Il risultato è un'AI che sembra sicura di sé ma è factualemente sbagliata. In un ambiente aziendale, è un rischio.
Come AI Engineer, costruisco Knowledge Base istituzionali con sistemi RAG di grounding LLM personalizzati che citano le fonti, rispettano i controlli di accesso e non espongono mai dati riservati.
Ciò che costruisco:
- Ingestione multi-sorgente RAG istituzionale, chunking di precisione, retrieval verificato
- Vector Database pgvector, Pinecone o Weaviate in base alle tue esigenze di sovranità
- LangChain / LangGraph ragionamento multi-step, chiamata a strumenti, orchestrazione di agenti
- Integrazione MCP connessione live ai tuoi database, CRM e sistemi di documentazione
- Data Sovereignty AI self-hosted, i tuoi dati non vengono mai usati per addestrare modelli pubblici
La tua AI aziendale cita le fonti. Il tuo team legale approva l'architettura. I dipendenti si fidano dell'output.
Scrivimi con le tue fonti di dati e requisiti di conformità, valuterò la tua prontezza RAG in 24 ore.
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Ajilo Myde
Enterprise AI and Systems Architect
- DaNigeria
- Membro damag 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Tedesco, Francese, Spagnolo
I implement AI & automation for established companies, not startup MVPs. Internal enterprise system.
Four categories for operations, IT, & executive teams:
→ Corporate RAG: institutional knowledge base, Data Sovereignty AI, LangChain, MCP
→ Legacy Modernization: Microsoft Access, desktop apps, ERP migration to Supabase cloud
→ Internal Automation: n8n Enterprise, approval workflows, ERP sync, compliance trails
→ API Design & Integration: RESTful API architecture, enterprise integration, webhooks
Proprietary data. Compliance requirements. Production-grade. Message me with your current system.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cosa rende un sistema RAG istituzionale diverso da uno standard?
Il RAG standard recupera i chunk di testo più vicini. Il RAG istituzionale verifica l'autorità della fonte, rispetta i permessi di accesso a livello di documento e restituisce risposte citate con provenienza tracciabile. La differenza conta quando la tua AI consiglia decisioni, non solo risponde alle domande.
Come garantisci che i nostri dati proprietari non vengano usati per addestrare modelli di AI pubblici?
Costruisco deployment self-hosted — i tuoi dati non passano mai attraverso le pipeline di addestramento di OpenAI o Anthropic. Chiamate API solo per inferenza, non per training. Per la massima sovranità, deployo modelli open-source sulla tua infrastruttura, eliminando completamente l'esposizione dei dati di terze parti.
Cos'è MCP e come si collega ai nostri sistemi interni?
MCP (Model Context Protocol) permette alla tua AI di interrogare sistemi interni live — database, CRM, repository di documenti — in tempo reale invece di affidarsi a un indice statico. L'AI legge dati attuali invece di uno snapshot della settimana scorsa. Uso MCP per collegare il cervello aziendale ai sistemi di produzione.
Quale vector database dovremmo usare — pgvector, Pinecone o Weaviate?
pgvector su Supabase per team che richiedono piena sovranità dei dati e controllo self-hosted. Pinecone per retrieval ad alta scala senza gestire infrastrutture. Weaviate per build aziendali multimodali. Scelgo in base ai requisiti di conformità, volume di query e preferenze di deployment.
Come gestisci i controlli di accesso per knowledge base multi-dipartimento?
Implemento politiche di accesso a livello di documento usando Supabase Row Level Security — i documenti di ogni dipartimento sono accessibili solo da utenti autorizzati. L'AI non può mostrare contenuti riservati a query non autorizzate, indipendentemente da come viene formulata la domanda.
