Plateau della qualità di retrieval RAG
Il retrieval top-k naive raggiunge rapidamente un plateau. Implementiamo ricerca ibrida BM25 + embedding, reranking con un cross-encoder e HyDE per query a basso recall.
LangGraph RAG EU AI Act GDPR
Sviluppo LangChain e Agenti AI per Applicazioni LLM in Produzione
LangChain e LangGraph sono i nostri strumenti di scelta per agenti AI e pipeline RAG in produzione — non per proof-of-concept. Strumentiamo ogni chain con LangSmith, eseguiamo valutazioni RAGAS in CI e progettiamo agenti con gate di approvazione espliciti per le azioni che non possono essere annullate. Ogni progetto include la classificazione del rischio EU AI Act dal primo giorno.
Offriamo ingegneria LangChain e LangGraph per pipeline RAG su corpus privati, agenti AI multi-step con uso di tool e layer di orchestrazione LLM che collegano OpenAI, Anthropic e modelli self-hosted. L'osservabilità LangSmith è imprescindibile — ogni step di chain viene tracciato in produzione. Per i settori regolamentati, la classificazione del rischio EU AI Act e la gestione dei dati GDPR fanno parte della consegna, non di una verifica di conformità successiva.
Challenges
Sfide del settore che affrontiamo
Allucinazioni dell'agente sui risultati dei tool
Gli agenti producono output di tool plausibili ma falsi quando il retrieval fallisce. Aggiungiamo validazione dello schema su ogni risposta del tool e implementiamo modalità di fallimento esplicite che emergono all'agente.
Sforamento del budget token in sessioni lunghe
La cronologia della conversazione senza limiti supera i limiti di token e i costi. Implementiamo la gestione del contesto a livelli — summarizzazione, retrieval selettivo e budget per turno.
Frammentazione delle versioni LangChain
La superficie API di LangChain è cambiata significativamente tra la versione 0.0.x e la 0.3.x. Migriamo in modo incrementale, fissiamo le versioni e teniamo traccia delle breaking change prima di aggiornare.
Loop infinito dell'agente
Gli agenti senza condizioni di stop esplicite entrano in loop indefinitamente. Impostiamo il numero massimo di iterazioni, implementiamo il rilevamento dei cicli in LangGraph e definiamo stati terminali espliciti.
Superficie di permessi dei tool
Gli agenti con accesso ampio ai tool creano rischi di sicurezza. Assegniamo chiavi API a privilegi minimi per tool, richediamo gate di approvazione per azioni irreversibili e registriamo ogni chiamata di tool per l'audit.
Solutions
Soluzioni che realizziamo
RAG su corpus privati
Ingestione di documenti, chunking, embedding e retrieval ibrido su knowledge base interne — con attribuzione delle fonti e qualità misurata con RAGAS.
Agenti AI multi-step
Agenti LangGraph che ragionano, chiamano tool, si ramificano sui risultati e si mettono in pausa per l'approvazione umana — per l'elaborazione di documenti, la ricerca e i workflow di automazione.
Layer di orchestrazione LLM
Routing vendor-neutral tra OpenAI, Anthropic e modelli self-hosted — con fallback, tracking dei costi e SLA di latenza per tier di modello.
Assistenti conversazionali
Interfacce chat su documentazione prodotto, knowledge base interne e dati clienti — con memoria della conversazione e risposte con citazione delle fonti.
Pipeline di estrazione documenti
Estrazione di dati strutturati da PDF, contratti e moduli — guidata da schema, con scoring faithfulness RAGAS e code di revisione umana per le estrazioni a bassa confidenza.
Sistemi multi-agente
Architetture supervisore-specialisti dove un agente di routing delega a sub-agenti specifici per dominio — per compiti analitici e di ricerca complessi.
Stack
Stack tecnologico
LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex, OpenAI, Anthropic, pgvector, Qdrant, RAGAS, FastAPI, Python, Pydantic, Docker, Kubernetes.
Compliance
Conformità & normative
GDPR-aligned · EU AI Act-aware · SOC 2-capable · HIPAA-capable · CCPA-acknowledged
UE
- EU AI Act — classificazione del rischio, fascicolo tecnico, obblighi di trasparenza.
- GDPR Art. 22 — decisioni automatizzate, DPIA, supervisione umana.
- DSA — trasparenza per sistemi di raccomandazione e moderazione dei contenuti.
- GDPR — residenza dei dati, configurazione endpoint ZDR.
USA
- NIST AI RMF — govern, map, measure, manage.
- CCPA/CPRA — opt-out dalle decisioni automatizzate.
- SR 11-7 — gestione del rischio dei modelli.
- HIPAA — minimum necessary, de-identificazione.
Comuni: OWASP LLM Top 10, rafforzamento contro prompt injection, tracing LangSmith per l'audit.
Cases
Casi di studio LangChain & AI Agents selezionati
LegalTech · Mobile · CRM
Signatory Pro
App iOS e Android native per firma digitale con CRM Symfony + React per uno studio legale transfrontaliero — onboarding KYC e pista probante per pratiche USA e UE.
HealthTech · Endoscopy
ArgoView
Registrazione endoscopica tablet-first, cartelle cliniche ed export DICOM/HL7 — realizzato su Laravel + React con acquisizione WebRTC browser-tier per cliniche USA e UE.
PropTech · Marketplace
ANT
Piattaforma web marketplace immobiliare con CMS listing, ricerca e console admin B2B per operatori negli Stati Uniti e in Europa.
Why YuSMP
Perché i team AI scelgono YuSMP
LangGraph in produzione
Abbiamo rilasciato agenti orchestrati con LangGraph a utenti in produzione — non solo eseguito demo. Macchine a stati, gate di interrupt e rilevamento dei cicli costruiti da veri incidenti di runaway degli agenti.
Valutazione RAGAS dal primo giorno
Ogni pipeline RAG ha un harness di valutazione RAGAS prima che il primo prompt vada live. Le metriche di qualità bloccano ogni merge di PR — nessuna degradazione silenziosa.
Consegna pronta per l'EU AI Act
Classificazione del rischio AI Act, fascicolo tecnico e preparazione della DPIA fanno parte del nostro impegno AI standard — non extra fatturati separatamente.
FAQ
Domande frequenti su LangChain & AI Agents
LangChain o LlamaIndex — quale framework utilizzate?
LangChain per workflow agentici con uso di tool, ragionamento multi-step e composizione complessa di chain. LlamaIndex per workload RAG-intensivi dove la pipeline di indicizzazione, le strategie di retrieval e l'estrazione di output strutturato sono la preoccupazione principale. Spesso utilizziamo entrambi nello stesso progetto — LlamaIndex per il layer di retrieval, LangChain per l'orchestrazione degli agenti sopra.
LangGraph o chain LangChain standard?
LangGraph per qualsiasi cosa richieda branching, looping, esecuzione parallela di tool o interrupt human-in-the-loop. Chain standard per pipeline di prompt lineari dove l'overhead di complessità di una macchina a stati non è giustificato.
Come valutate la qualità del RAG?
Metriche RAGAS: faithfulness (risposta fondata sul contesto recuperato), rilevanza della risposta, precisione e recall del contesto. Costruiamo il set di valutazione da query reali degli utenti prima di scrivere il primo prompt, lo eseguiamo in CI ad ogni modifica e allarmiamo quando una metrica scende sotto la soglia.
Come progettate gli agenti AI in sicurezza?
Il design dello schema dei tool è il primo livello di sicurezza — definiamo cosa ogni tool può e non può fare, utilizziamo chiavi API a privilegi minimi e richediamo approvazione esplicita per azioni irreversibili (inviare email, modificare database, chiamare API esterne con effetti collaterali). Il meccanismo di interrupt di LangGraph è il nostro standard per i gate human-in-the-loop.
Come mantenete il contesto dell'agente entro i limiti di token?
Summarizzazione della conversazione con una chiamata LLM di compressione dedicata, memoria selettiva tramite uno store di cronologia retrieval-augmented e contesto a livelli: contesto di sistema sempre attivo, messaggi recenti e cronologia rilevante recuperata. Profilamo l'utilizzo dei token per ogni step dell'agente e impostiamo budget per turno.
Potete costruire sistemi multi-agente?
Sì. Progettiamo architetture multi-agente dove un supervisore instrada i task verso agenti specializzati — un agente documenti, un agente calcolo, un agente ricerca — e aggrega i risultati. La funzionalità subgraph di LangGraph gestisce la comunicazione agente-agente in modo pulito.
Come debuggate le applicazioni LangChain in produzione?
LangSmith è il nostro layer di osservabilità predefinito — ogni chiamata LLM, invocazione di tool e step di chain viene tracciato con latenza, conteggio token e input/output. Configuriamo LangSmith dal primo giorno, non come retrofit, e lo utilizziamo per intercettare le regressioni prima che raggiungano gli utenti.
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