Pillar 01 · AI Engineering

Sistemi KI su misura — integrati in sicurezza nelle vostre applicazioni.

Sviluppiamo agenti IA, sistemi RAG e automazioni direttamente nella vostra app Django. Llama o Mistral su GPU propria e pgvector per RAG collegano l’IA ai sistemi esistenti.

Metodologia

Prima misurare, poi ottimizzare.

La maggior parte dei progetti KI non fallisce per la tecnologia, ma per interventi di cui nessuno ha verificato prima l'efficacia. Noi facciamo il contrario: misuriamo prima dove sta davvero il problema — e consigliamo un'ottimizzazione onerosa solo se sull'eval-set porta un beneficio dimostrabile.

Prima dell'investimento Sappiamo dire anche di no. Reranker, fine-tuning, prompt più elaborati — ogni intervento costa denaro e latenza. Prima di consigliarlo, verifichiamo sull'eval-set se migliora davvero la qualità. Spesso la risposta onesta è: questa ottimizzazione qui non conviene. Così risparmiate la spesa.
Misurazione affidabile Qualità che resta stabile anche dopo un cambio di modello. Se si lascia valutare la qualità delle risposte semplicemente a un modello KI, il numero cambia col modello — il modello più costoso non è automaticamente il più affidabile. Calibriamo la valutazione per ogni caso d'uso e con un campione umano, così le vostre metriche restano comparabili.
Come misuriamo la qualità — Engineering Notes →

Selezione del modello

Il modello giusto — non il marchio più conosciuto.

Per gli agenti di segreteria spesso basta un Llama 3.1 locale. Per flussi di lavoro RAG complessi con contesti lunghi utilizziamo Claude. Scegliamo in base alle esigenze, non al budget di marketing.

Open-Source · On-Premise Llama 3.1 · Mistral · DeepSeek Completamente deployabile su hardware del cliente. Quantizzazione Q4/Q8 per un footprint VRAM ridotto. Modelli e pesi intercambiabili, nessun vendor lock-in. vLLM · Ollama · pgvector
API commerciali Claude · GPT-4 · Gemini Dove latenza, lunghezza del contesto o multimodalità fanno la differenza — e non ci sono requisiti di protezione dei dati particolari. Regione UE se disponibile. Anthropic · OpenAI · Google

Opzioni di deployment

Cloud, on-premise o ibrido — a seconda delle vostre esigenze di compliance.

01 · API Cloud Avvio più veloce Integrazione tramite API Anthropic, OpenAI o Google. Per casi d’uso senza particolari vincoli di protezione dei dati: collegamento via API, versioni aggiornate dei modelli, scalabilità elastica.
02 · On-Premise Piena sovranità sui dati I modelli girano su hardware del cliente. Nessun trasferimento di dati a terzi, conforme al DSGVO per architettura. Per settori regolamentati — salute, diritto, enti pubblici, industria.
03 · Ibrido Sensibile localmente, complesso nel cloud Anonymizzazione PII e classificazione sensibile localmente, grandi passi generativi tramite API. Migrazione graduale a pieno On-Premise possibile.

Soluzioni su misura

Sei aree di applicazione — integrate nella tua applicazione, non a parte.

Ogni soluzione viene integrata nella vostra applicazione Django e dialoga direttamente con il vostro database. Nessun white-label-wrapper, nessun compromesso Make/Zapier in mezzo.

Sanità Agente KI per segreterie Pianificazione telefonica degli appuntamenti, triage delle chiamate e richieste dei pazienti — collegata direttamente al vostro database Django o PostgreSQL. In produzione in progetti per clienti.
Industria Monitoraggio IT on-premise Llama o Mistral su server locale: analisi dei log, triage degli incidenti, valutazione del monitoraggio. Nessun log lascia la rete aziendale.
Diritto · Contratti · Conoscenza RAG su dati aziendali Chatbot che cerca PDF interni, wiki, contratti e database. Risposte con citazione delle fonti — pgvector e Django.
Backoffice · Automazione Agenti di workflow Classificazione delle email, estrazione delle fatture, generazione di report. Gli agenti vivono nella tua app Django con accesso diretto all'ORM.
Linguaggio di dominio Fine-tuning sui propri dati Addestrare Llama o Mistral sul linguaggio del tuo settore — medico, legale, tecnico. LoRA e QLoRA, distribuiti sulla tua GPU.
Compliance EU AI Act · DSGVO Classificazione del rischio, audit di conformità, roadmap di documentazione. Pragmatico per le PMI — niente pareri legali di 200 pagine.
Tutte le soluzioni per settore →

Stack

Componenti pronte per la produzione — niente esperimenti.

Stack open-source, documentato, intercambiabile. Scegliamo strumenti che funzionano nei nostri sistemi live da mesi — non ciò che è di tendenza su Hacker News.

Modulo di compute GPU per l'inferenza LLM on-premise su hardware del cliente
Inferenza on-premise su GPU propria (RTX 4090 / L40S / H100) — i vostri modelli restano sul vostro hardware.
Modelli Llama · Mistral LLM open-source, distribuiti on-premise, quantificabili.
Inferenza vLLM · Ollama Servizio di produzione sulla propria GPU. Batch, persistente.
Recupero pgvector Ricerca vettoriale direttamente accanto ai tuoi dati aziendali in Postgres.
Layer dell'app Django · Tool-Calling Gli agenti vivono nell'applicazione, inclusi i log di audit.
Primo colloquio gratuito →

Perché CODLAB

Costruiamo soluzioni KI — niente presentazioni.

Sviluppiamo software per le PMI bavaresi. Conosciamo la realtà: budget limitati, assenza di un team IT interno e requisiti GDPR rigorosi. Forniamo lavoro di sviluppo concreto.

01 Già consegnato, non promesso Segreteria IA e monitoraggio IT su hardware locale.
02 Integrato nell'applicazione Sviluppiamo applicazioni Django per la produzione. L’IA è nella vostra base di codice, con accesso ai modelli ORM e alla logica di business, invece di essere esterna in un flusso Zapier.
03 On-premise veramente on-premise Deployiamo Llama, Mistral e DeepSeek su server GPU locali presso i nostri clienti — inclusi manutenzione, aggiornamenti e tuning vLLM. Niente backdoor OpenAI.
04 EU AI Act · pragmatico Classifichiamo i tuoi casi d'uso (minimo · limitato · alto rischio) e diciamo onestamente cosa devi documentare. Niente pareri legali di 200 pagine.
Primo colloquio gratuito →

Compliance

Come trasformiamo i regolamenti in processi.

L'AI Act dell'UE classifica i sistemi di IA in base al rischio. La documentazione non è opzionale. CODLAB ti guida sistematicamente attraverso questi quattro passaggi — in modo affidabile, verificabile, pragmatico per le PMI.

01 · Classificazione rischio minimo, limitato o elevato? Documentiamo sistematicamente il tuo caso d'uso: dati di input (quali e da chi), logica di sistema, output, ambito di responsabilità. Da ciò segue la categoria di rischio secondo l'Allegato III dell'AI Act dell'UE. Esempio: una chatbot RAG su documenti legali ricade tipicamente in rischio limitato (supporto decisionale). Un agente segretaria con funzione di notifica parimenti.
02 · Provenienza dei dati Quali dati fluiscono dove? Registro: tutti i dati di addestramento, tutti i set di valutazione, tutto l'input di inferenza (log delle chat, embedding). Per on-premise: nessun flusso di dati in uscita. Per API cloud: accordo di elaborazione dei dati (DPA), residenza dei dati, scadenze di cancellazione. Forniamo questa panoramica al tuo responsabile della protezione dei dati per iscritto.
03 · Trasparenza e prova Pregiudizi? Allucinazioni? Provato. Prima della messa live: bias-audit tramite eval-set (rappresentazione delle minoranze, gender-bias). Misurazione della faithfulness (quanto spesso il modello fa affermazioni non documentate?). Refusal-rate (quando rifiuta a ragione?). Queste metriche le documentiamo per ogni versione del modello e le scriviamo nel dossier di conformità.
04 · Operazione continua Monitoraggio invece di sorprese Dopo il go-live: regressione automatica della qualità a ogni aggiornamento del modello. Campionamento dei chat-log ogni 500 richieste (rilevare bias, allucinazioni, output inattesi). Reporting di conformità mensile a voi ed eventualmente all'autorità di controllo.
Documentazione richiesta per rischio limitato Lo ricevete per iscritto. Dichiarazione di trasparenza (1–2 pagine): Cosa fa il tuo sistema di IA, chi lo usa, quali errori sono realistici? Scheda tecnica: fonti di addestramento, dimensione, metriche di valutazione. Audit di pregiudizio: generi, gruppi di età, disparità regionali (se pertinente). Limiti di utilizzo: dove l'agente NON viene distribuito (ad es. diagnosi medica finale).
Contrariamente alle paure comuni Nessun parere legale di 200 pagine. Per i sistemi a rischio limitato non serve una valutazione di conformità esterna (a differenza dell'alto rischio). Serve documentazione pulita — che CODLAB redige per voi — e un principio interno a quattro occhi per le decisioni di rilascio. Questo è il quadro normativo, niente di più.
Richiedi audit di conformità a prezzo fisso →

Domande frequenti sull'integrazione dell'IA

Niente chatbot standard o rivestimenti di ChatGPT. Analizziamo il tuo flusso di lavoro — appuntamenti, chiamate, documenti, log — e costruiamo un agente IA integrato direttamente nella tua app Django e collegato al tuo database.

Sì — e l'abbiamo già costruito. Llama 3.1 o Mistral su un server GPU locale (RTX 4090, L40S), Ollama o vLLM come motore di inferenza, pgvector per RAG. Nessun dato lascia la vostra rete. Particolarmente rilevante per studi, studi legali, enti pubblici e tutti i settori regolamentati con severe richieste DSGVO.

L'agente KI è un'app o un plugin Django dentro la vostra codebase esistente. Ha accesso diretto ai vostri modelli ORM (paziente, appuntamento, fattura, ticket), usa i vostri permessi e la vostra autenticazione, gira nello stesso processo di deploy. Nessun workflow Make/Zapier in mezzo, nessuna sincronizzazione via API esterna.

Prepariamo un’offerta personalizzata. Contattateci.

Classifichiamo il vostro caso d'uso secondo i livelli di rischio dell'AI Act (minimo/limitato/alto rischio), creiamo la documentazione obbligatoria e forniamo consulenza sui requisiti di trasparenza. La maggior parte dei casi d'uso delle PMI (chatbot, RAG, strumenti interni) rientra nel "rischio limitato" con obblighi gestibili — non è necessaria una perizia legale di 200 pagine.

KI su misura · Integrato in Django · On-Premise

Facciamo un abbozzo della tua soluzione KI.

30 Minuten kostenloses Erstgespräch. Wir analysieren Ihren Workflow, sagen ehrlich, ob KI hier Sinn ergibt — und wenn ja, in welcher Form (Agent, RAG, Automatisierung, on-premise oder Cloud). Kein KI-Hype, keine Stundenfalle, keine PowerPoint.

+49 941 20 90 28 62

Risposta nei giorni lavorativi entro 24 ore · lun–ven 9–18 · CODLAB · St.-Jakob-Str. 6, 93161 Sinzing

Sviluppo documentato GDPR · server nell’UE, in Germania su richiesta Sviluppatore diretto · niente call center