SGUARDI DA INGEGNERE
Esperienze, architetture e scelte tecniche su sistemi di IA, backend, integrazione e automazione.
IA e architetturaIN EVIDENZA
Uno sguardo all’architettura di un motore di assegnazione che unisce qualificazione con IA, vincoli di business, punteggio leggibile e validazione umana.
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01Dati e architettura
Un’architettura dati pronta per l’IA deve separare dati di business, conoscenza vettoriale, tracce di esecuzione e informazioni sensibili.
02RAG & LLM
Le scelte di architettura che distinguono un prototipo RAG convincente da un assistente davvero utilizzabile.
03Frontend & Angular
Streaming, stati intermedi, validazione umana, errori e osservabilità: i frontend delle applicazioni di IA richiedono un’architettura specifica.
04Backend e IA
Timeout, validazione, output strutturati, sicurezza e fallback: le protezioni essenziali per integrare un LLM nel backend.
05Sicurezza e IA
Un agente di IA può leggere, combinare e trasmettere dati provenienti da più sistemi. Senza protezioni, la fuga di dati diventa un rischio architetturale.
06Automazione
Quando preferire i workflow visuali, quando passare al codice e come i due approcci possono convivere in un’architettura aziendale.
