Sistemi di conoscenza e agenti
Retrieval, conoscenza e agenti con strumenti, con grounding, guardrail e supervisione che li rendono affidabili, sul cloud o interamente sul tuo hardware.
In concreto: un assistente o un agente ancorato, delimitato e misurabile, invece di una demo di cui non ti puoi fidare in produzione.
Quando serve
- Vuoi un assistente ancorato ai tuoi documenti e ai tuoi dati, non al web aperto.
- Stai passando da un chatbot ad agenti che compiono azioni, e devi limitarne il raggio.
- Le risposte devono essere tracciabili e valutate, non solo plausibili.
- I dati non possono uscire: i modelli devono girare in locale o isolati dalla rete (air-gapped).
A quali domande rispondiamo
- Che cosa può leggere, dedurre e fare un agente, e che cosa non deve mai poter fare?
- Retrieval, knowledge graph, fine-tuning o una combinazione, e perché?
- Come si misura la qualità delle risposte, e come intercettiamo le regressioni?
- In quali punti è necessaria la supervisione umana?
Cosa facciamo
- Progettiamo retrieval e grounding (RAG), knowledge graph e dataset di valutazione.
- Costruiamo agenti con strumenti e interfacce MCP, con guardrail e confini di integrazione chiari.
- Installiamo modelli in locale, on-premise o isolati dalla rete (air-gapped) quando il controllo dei dati lo richiede.
- Mettiamo in piedi valutazione e supervisione umana perché il comportamento resti osservabile.
Output tipici
- Architettura di riferimento per retrieval, agenti e relativi guardrail.
- Dataset di valutazione e un prototipo funzionante e misurato.
- Piano di integrazione e supervisione, inclusa un'opzione locale o air-gapped.
Cosa non facciamo
- Nessun agente con permessi illimitati.
- Nessuna promessa di grounding senza una valutazione a supporto.
- Nessuna dipendenza nascosta che non puoi verificare o sostituire.
Evidenze collegate
Il sito di Radixia è esposto su un'interfacciaMCP pubblica, documentata sulla paginasite engineering. Sul blog (in inglese),Building a GraphRAG for legal contractseDesigning proactive AI agentsmostrano in concreto il lavoro su retrieval e agenti, mentreThe Model Context Protocol (MCP)eServerless AI Agents with Amazon Bedrock AgentCorecoprono lo strato di strumenti e runtime su cui questi sistemi poggiano.