8. La selezione del o dei LLM

Dopo che la conoscenza è stata strutturata, verificata e preparata tecnicamente in modo tale da poter essere trovata e utilizzata con precisione (ossia dopo che è stato costruito il vostro Vimmera Cortex specifico per l’azienda), segue il passaggio centrale successivo:

la selezione dei Large Language Models (LLM).

Gli LLM sono le “macchine pensanti” alla base dell’IA. Determinano come viene compreso il linguaggio, come vengono generati i testi, come si argomenta logicamente e con quanta flessibilità il sistema può reagire.

Vimmera AI non seleziona questi modelli in modo generico, ma insieme a voi e sulla base delle vostre esigenze concrete. Perché non esiste “l’unico modello migliore”. Esistono modelli grandi e piccoli, modelli molto creativi e modelli molto precisi, modelli veloci ed efficienti in termini di risorse, nonché modelli altamente specializzati per compiti specifici. A seconda dell’ambito di utilizzo, può essere sensato un unico modello oppure un’interazione di più modelli specializzati.

Che cosa accade in questo passaggio?

In questo passaggio si stabilisce quali LLM verranno impiegati per quali compiti. Insieme si decide quali capacità sono necessarie: ad esempio qualità linguistica, competenza specialistica, potenza di calcolo, velocità, protezione dei dati, capacità offline o controllo dei costi.

Possono essere impiegati modelli online molto potenti, per esempio di fornitori come OpenAI, Google o Meta. Allo stesso modo possono essere utilizzati modelli offline, che funzionano su server propri, in ambienti cloud privati o persino localmente su singoli computer, ad esempio modelli di OpenAI, Deepseek, Anthropic o altri fornitori. La scelta dipende dai requisiti di sicurezza, dalle normative sulla protezione dei dati, dagli obiettivi di performance o dai limiti di costo validi per la vostra azienda.

Vimmera AI non è vincolata a singoli produttori. Tutti i sistemi comuni e potenti possono essere integrati, combinati e orchestrati. In questo modo nascono architetture IA che si adattano esattamente alla vostra organizzazione, invece di adattare la vostra organizzazione a un’IA.

Più modelli, un sistema

In molti progetti non viene impiegato un solo LLM, ma più modelli specializzati. Un modello può per esempio essere responsabile delle vere e proprie risposte specialistiche, un altro della pre-elaborazione degli input, ad esempio per l’anonimizzazione di dati sensibili, il filtraggio di contenuti indesiderati o l’aumento della sicurezza. Ulteriori modelli possono essere utilizzati per il controllo qualità, la strutturazione degli output oppure per il riepilogo e l’ulteriore elaborazione.

Questi modelli vengono collegati tra loro e orchestrati in modo tale da lavorare come un sistema comune. Per gli utenti rimane visibile solo un assistente IA potente e coerente, mentre sullo sfondo collaborano più istanze IA specializzate per massimizzare sicurezza, qualità e competenza specialistica.

Quanto “sapere” può apportare il modello stesso?

Un punto particolarmente importante in questo passaggio è la decisione su quale ruolo possa svolgere la conoscenza generale del mondo degli LLM. I moderni modelli linguistici portano con sé un enorme bagaglio di conoscenze dalla loro fase di addestramento. Questa conoscenza può essere utile, ad esempio per contesti generali, linguaggio o deduzioni logiche. In alcuni scenari, tuttavia, è indesiderata, perché deve essere utilizzata solo la conoscenza aziendale controllata e verificata.

Insieme a voi si stabilisce quindi se un modello possa apportare la propria conoscenza oppure se venga impiegato consapevolmente come un “guscio vuoto”, che accede quasi esclusivamente ai vostri dati aziendali. In questo modo si può garantire che le risposte non si basino su conoscenze esterne, potenzialmente errate o non autorizzate, ma esattamente su ciò che la vostra azienda stabilisce.

Che cosa ne ricavate

Attraverso la selezione e la combinazione mirata degli LLM non ottenete un sistema IA standard, ma un’architettura IA su misura. Ottenete esattamente la combinazione di prestazioni, sicurezza, controllo dei costi e competenza specialistica che si adatta alle vostre esigenze.

Mantenete il controllo su dove vengono elaborati i vostri dati, quali modelli vengono utilizzati e quanto fortemente sono integrati i sistemi esterni. Allo stesso tempo beneficiate della più moderna tecnologia IA, che può essere ampliata, sostituita o adattata in modo flessibile quando i requisiti cambiano.

19. Documentazione

Un sistema di IA professionale è valido solo quanto la sua tracciabilità. Per questo la documentazione in Vimmera AI non è un sottoprodotto, ma una componente centrale di ogni soluzione. Garantisce che il vostro sistema di IA non funzioni solo oggi, ma anche domani, tra un anno e in un contesto organizzativo o giuridico cambiato. […]