Chatbot aziendale con RAG su documentazione interna: guida completa self-hosted per privacy massima
Un chatbot RAG sulle procedure interne risponde correttamente al 75-85% delle domande frequenti senza escalation. Ma il self-hosted cambia tutto: nessun dato esce dall'azienda, compliance GDPR diretta, costi prevedibili. Ti mostro l'architettura completa: ingestione documentale, embedding con modelli locali, pgvector, Laravel per orchestrazione, frontend chat React, deployment su VPS Hetzner. Continua a leggere
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Il paper GPT-3 del 2020 si chiama Language Models are Few-Shot Learners non a caso. L'in-context learning, la capacità di un LLM di apprendere un compito dai soli esempi nel prompt senza aggiornare i pesi, è la rivoluzione che ha reso possibile tutto il resto. Nella mia pipeline lo uso per costringere Claude a produrre output strutturati senza fine-tuning, trasferire stile su testi tecnici italiani, incidentare comportamenti. Tutorial pratico con sei pattern reali e trappole comuni. 
Fine-tuning o RAG? La risposta dipende da 4 variabili: natura dei dati, frequenza di aggiornamento, budget, criticità della precisione. Ti mostro il framework decisionale che uso: RAG per knowledge base aggiornata frequentemente e controllo della fonte, fine-tuning per task specializzati ripetitivi e latenza critica. Con esempi dalla mia sandbox di prova dove ciascuna tecnica ha vinto. 
La distillation insegna a un modello piccolo (student) a imitare le risposte di uno grande (teacher) su un compito specifico. OpenAI ha accusato Deep Seek di averla usata contro i termini GPT-4; Anthropic ha inserito in Claude Code un sistema anti-distillation con tool call fittizi. Resta lo strumento principe per portare capacità da 1,8T parametri a 8B runnabili su laptop. Analizzo tecnica, errori operativi e quando ha senso in una pipeline PMI italiana. 
Quando un vendor ti propone un progetto AI per la tua azienda, sa distinguere pretraining da fine-tuning? Sa perché Mixture of Experts cambia i costi di inferenza di un ordine di grandezza? Sa che un benchmark MMLU 5-shot non è comparabile con un 25-shot? Ho passato in rassegna i 28 concetti tecnici che nei contratti enterprise del 2026 vedono più confusione, con distinzioni rigorose per non farsi vendere fumo e per costruire domande operative ai fornitori. 
Un agent LLM che può eseguire codice Python, Bash o SQL in autonomia è una backdoor delegata. Permetterlo in produzione senza sandboxing è irresponsabile. La mia architettura usa container effimeri, seccomp filter che bloccano syscall pericolose, capability dropping, network namespace che taglia l'egress. Ti mostro il design, i trade-off performance vs sicurezza, e i test di escape eseguiti per validare l'isolamento.