Qualità del chunking e del parsing
PDF disordinati, tabelle e formati misti producono chunk di scarsa qualità che compromettono il recupero ancor prima che il modello veda i dati.
LlamaIndex RAG Retrieval Agents
Sviluppo LlamaIndex & RAG per sistemi dati in produzione
Progettiamo e realizziamo sistemi di retrieval-augmented generation su LlamaIndex per clienti negli Stati Uniti e nell'Unione Europea. Dall'ingestione e indicizzazione dei documenti al recupero ibrido, al reranking e alle risposte citate e ancorate alle fonti, trasformiamo le basi di conoscenza private in applicazioni LLM affidabili. I nostri ingegneri senior gestiscono l'intero percorso – pipeline di parsing, vector store, valutazione e osservabilità – con la conformità integrata fin dal primo giorno.
Progettiamo e realizziamo sistemi di retrieval-augmented generation su LlamaIndex per clienti negli Stati Uniti e nell'Unione Europea. Dall'ingestione e indicizzazione dei documenti al recupero ibrido, al reranking e alle risposte citate e ancorate alle fonti, trasformiamo le basi di conoscenza private in applicazioni LLM affidabili. I nostri ingegneri senior gestiscono l'intero percorso – pipeline di parsing, vector store, valutazione e osservabilità – con la conformità integrata fin dal primo giorno.
Sfide
Sfide di settore che affrontiamo
Rilevanza del recupero e reranking
La ricerca vettoriale naive restituisce risultati approssimativi; senza reranking i passaggi più rilevanti non raggiungono mai il prompt.
Allucinazioni e ancoraggio
Risposte che si discostano dai documenti sorgente erodono la fiducia e creano esposizione alla conformità nei settori regolamentati.
Aggiornamento e sincronizzazione dell'indice
I documenti cambiano continuamente e gli indici obsoleti forniscono risposte superate o contraddittorie agli utenti.
Controllo degli accessi sui documenti recuperati
Il recupero può esporre contenuti che un determinato utente non è autorizzato a vedere, se le autorizzazioni non vengono applicate al momento della query.
Valutazione e osservabilità
Senza metriche di recupero e qualità delle risposte, le regressioni vengono rilasciate in silenzio e la qualità non può essere difesa di fronte agli stakeholder.
Soluzioni
Soluzioni che realizziamo
Pipeline di ingestione e parsing
Loader robusti, parsing consapevole del layout e chunking ottimizzato che preservano struttura e significato per un recupero di alta qualità.
Recupero ibrido e reranking
Recupero denso e per parole chiave combinato con reranker cross-encoder per far emergere il contesto genuinamente più rilevante.
Risposte ancorate con citazioni
Query engine che limitano la generazione alle evidenze recuperate e restituiscono citazioni della fonte inline per ogni affermazione.
Sincronizzazione incrementale dell'indice
Pipeline consapevoli delle modifiche che aggiornano embedding e indici man mano che i documenti sorgente vengono aggiunti, modificati o rimossi.
Recupero con autorizzazioni per utente
Filtri sui metadati per singolo utente e policy di accesso applicate all'interno del recupero, così che ogni utente veda solo i contenuti autorizzati.
Valutazione RAG e monitoraggio
Valutazione del recupero e della qualità delle risposte, test di regressione e osservabilità in produzione su latenza, costi e precisione.
Stack
Stack tecnologico
LlamaIndex, vector store (pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate), embedding, LLM OpenAI, Anthropic e Hugging Face, reranker, FastAPI, Postgres, Docker.
Conformità
Conformità e normative
EU AI Act · GDPR · residenza dei dati · SOC 2
UE
- EU AI Act — Obblighi di trasparenza, ancoraggio e citazioni delle fonti affinché le risposte generate restino tracciabili e verificabili.
- GDPR — Gestione dei dati personali nei documenti sorgente, controllo degli accessi ed eliminazione dei dati personali da indici e vector store su richiesta.
- Residenza dei dati — Embedding e vector store ospitati nell'UE, con scelte di modello e inferenza che mantengono i dati regolamentati all'interno della regione.
- NIS2 — Pipeline robuste, logging e operazioni pronte agli incidenti in linea con i requisiti NIS2 per le entità essenziali e importanti.
USA
- NIST AI RMF — Pratiche di progettazione basata sul rischio, valutazione e monitoraggio mappate al NIST AI Risk Management Framework.
- HIPAA — Protezioni per documenti clinici e dei pazienti indicizzati per il recupero, con accesso controllato e audit trail.
- SOC 2 — Controlli ingegneristici e operativi che si integrano con i vostri impegni di sicurezza e disponibilità SOC 2.
- CCPA / CPRA — Diritti dei consumatori sui dati, informativa e cancellazione gestiti nell'ingestione, negli indici e nelle risposte RAG downstream.
Casi
Casi di studio selezionati su LlamaIndex
HealthTech · Nutrition
BasilDoc
App multipiattaforma per dieta e pianificazione pasti su Flutter — motore calorico, libreria ricette, piano pasti settimanale, ordinazione della spesa.
Retail · Document Management
Sistema di gestione documentale
Un sistema EDM interno per una catena retail — firme elettroniche, routing delle approvazioni, controparti e attività su React + Laravel, sviluppato per operazioni USA ed UE.
HealthTech · Diagnostics
Unilab
App per i pazienti di una rete di laboratori in 40 città — prenotazione appuntamenti, referti digitali, oltre 2.500 esami, integrazioni con scheduling e contabilità.
Perché YuSMP
Perché i team scelgono YuSMP per lo sviluppo LlamaIndex e RAG
Ingegneri RAG senior e full-stack
Collaborerete con ingegneri che gestiscono l'intero sistema – parsing, recupero, orchestrazione LLM, infrastruttura e valutazione – non un singolo livello.
Conformità integrata
EU AI Act, GDPR, HIPAA e SOC 2 orientano l'architettura fin dal primo sprint, non come ripensamento.
Produzione, non prototipi
Consegniamo RAG valutato, osservabile e con controllo degli accessi, che regge con utenti reali, volumi di dati reali e audit reali.
Domande frequenti
Domande frequenti su LlamaIndex / RAG
Quando conviene usare LlamaIndex invece di LangChain?
LlamaIndex è progettato attorno ai dati – ingestione, indicizzazione e recupero – ed è particolarmente adatto a sistemi RAG incentrati su documenti e basi di conoscenza private. LangChain è più ampio per orchestrazioni generali di agenti e strumenti. Le due soluzioni non si escludono a vicenda e spesso le combiniamo; la scelta dipende dai vostri dati, dalla latenza e dai vincoli del team, non dalle mode.
Conviene usare RAG o il fine-tuning?
Il RAG è solitamente il primo passo corretto quando le risposte devono riflettere documenti attuali, privati o che cambiano frequentemente, perché ancora le risposte alle evidenze recuperate ed è molto meno costoso da aggiornare. Il fine-tuning si adatta a stile, formato o compiti ristretti e fissi. Molti sistemi in produzione usano il RAG come spina dorsale e riservano il fine-tuning a comportamenti specifici.
Come decidete la strategia di chunking?
Il chunking è guidato dalla struttura del documento e dai pattern di interrogazione, non da un conteggio fisso di token. Utilizziamo il parsing consapevole del layout, il chunking semantico e gerarchico e l'arricchimento dei metadati; poi validiamo le scelte su un set di valutazione del recupero in modo che la dimensione e la sovrapposizione dei chunk siano calibrate su una rilevanza misurabile, non a intuito.
Quale database vettoriale scegliere?
Dipende dalla scala, dall'hosting e dall'infrastruttura esistente. Partiamo spesso con pgvector quando già utilizzate Postgres, e passiamo a Qdrant, Weaviate o Pinecone quando necessitate di throughput elevato, filtri avanzati o operazioni gestite. I requisiti di residenza dei dati e di conformità decidono spesso la scelta finale.
Come prevenite le allucinazioni?
Limitiamo la generazione al contesto recuperato, richiediamo citazioni inline e regoliamo il recupero e il reranking affinché le prove corrette raggiungano il modello. Aggiungiamo controlli di ancoraggio delle risposte e gestione della fiducia in modo che il sistema possa rifiutare o escalare quando le prove sono deboli, e misuriamo la fedeltà in modo continuo in fase di valutazione.
Il recupero può rispettare il controllo degli accessi per utente?
Sì. Associamo i metadati delle autorizzazioni ai documenti e li applichiamo come filtri all'interno del recupero, in modo che ogni utente recuperi solo i contenuti che è autorizzato a vedere. Le policy di accesso vengono applicate al momento della query e registrate, il che mantiene il RAG allineato al vostro modello di autorizzazione e ai requisiti di audit esistenti.
Come gestite il GDPR per il RAG su documenti privati?
Trattiamo i documenti sorgente, gli embedding e gli indici come archivi di dati personali: i dati personali vengono identificati, gli accessi sono controllati, il trattamento è documentato e supportiamo la cancellazione e la rettifica sia dei documenti grezzi sia degli embedding derivati. La residenza dei dati UE per il vector store e l'inferenza viene configurata ove necessario.
Pronti a costruire un sistema RAG in produzione su LlamaIndex?
Risposta entro 1 giorno lavorativo. NDA su richiesta.
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Condividete alcuni dettagli e un consulente senior risponderà entro un giorno lavorativo.