Categoria

RAG

Pagina 2 di 2

RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation): architetture AI con dati aziendali. Embedding, vector search, integrazione LLM con knowledge base interna.

Costruisco e gestisco infrastrutture di automazione LLM in produzione: custom MCP server, pipeline di content engineering, audit del codice AI-generato, integrazione di Claude API in processi aziendali reali. L'AI è una leva di produttività seria quando governata da professionisti con esperienza, non un giocattolo.

Per approfondire RAG nel tuo progetto, scrivimi per una consulenza mirata oppure scopri il mio percorso professionale.

Red Team RAG Cybersecurity Avanzata Prompt engineering Offensive Security

Red team di RAG systems aziendali: prompt injection attraverso documenti indicizzati e difese applicative

Red team di RAG systems aziendali: prompt injection attraverso documenti indicizzati e difese applicative Un RAG aziendale indicizza documenti interni e risponde alle domande. Se un attaccante inietta un documento nel corpus, può manipolare le risposte per tutti gli utenti. Ti racconto la metodologia di red team che applico: exfiltration di chunk sensibili, pivoting tra tenant multi-azienda, poisoning persistenti. Con tre proof-of-concept e il pattern di difesa applicativa. Continua a leggere
Ultima modifica:
RAG PostgreSQL pgvector Laravel AI Automation

RAG con PostgreSQL e pgvector per applicazioni Laravel: guida pratica

RAG con PostgreSQL e pgvector per applicazioni Laravel: guida pratica pgvector trasforma PostgreSQL in un database vettoriale senza infrastruttura aggiuntiva. Ho costruito un sistema di ricerca semantica per un catalogo prodotti da 50.000 articoli in Laravel: gli utenti cercano in linguaggio naturale, il sistema trova i prodotti pertinenti anche con terminologia diversa da quella del catalogo. Continua a leggere
Ultima modifica:
RAG LLM AI Automation Vector database PMI

Fine-tuning vs RAG: quale approccio scegliere per applicazioni aziendali specifiche

Fine-tuning vs RAG: quale approccio scegliere per applicazioni aziendali specifiche Un cliente nel settore legale voleva un'AI che rispondesse su normativa italiana specifica. Fine-tuning troppo costoso da mantenere aggiornato, RAG con Postgres pgvector più economico e aggiornabile in tempo reale. Vi racconto la valutazione tecnica e i benchmark di accuratezza sui casi d'uso reali. Continua a leggere
Ultima modifica: