Python
costituisce il nucleo funzionale o esecutivo della soluzione.
Tecnologia principale
RAG e ricerca semantica
Rendere utilizzabile in sicurezza la conoscenza aziendale tramite RAG e ricerca ibrida. General Informatics copre analisi, architettura target, implementazione, integrazione, quality assurance e operatività vicina alla produzione.
Architettura e stack
La combinazione più usata per RAG e ricerca semantica
Le tecnologie si scelgono in base al problema, al modello operativo e all’esistente, non alla moda. La catena seguente è spesso un punto di partenza sensato.
Python →PostgreSQL/pgvector →OpenSearch →LLM →Docker →Object Storage
PostgreSQL/pgvector
fornisce in modo affidabile dati persistenti, stati o informazioni di integrazione.
OpenSearch
collega i componenti al sistema tramite contratti tipizzati e testabili.
LLM
isola runtime e dipendenze per deployment riproducibili.
Docker
gestisce cache, elaborazione asincrona o disaccoppiamento orizzontale.
Object Storage
rende ripetibili release, osservabilità e gestione sicura.
Decisioni architetturali
- Build versus buy e dipendenze dai provider
- Request sincrona versus job asincrono
- Separazione tenant e isolamento dati
- Gestione errori, retry e idempotenza
- Scalabilità, costi e budget performance
- Osservabilità, audit e recovery
Obiettivi tecnici di qualità
Interfacce chiare, accoppiamento limitato, flussi tracciabili, ambienti riproducibili, test automatici e recovery documentato. I frontend sensibili a Lighthouse usano asset leggeri, metadati server-side e script terzi controllati.
Cluster di domanda e keyword
Situazioni di ricerca e progetto importanti
Le 30 frasi prioritarie sono distribuite tra hub e pagine di dettaglio. Ogni URL mostra solo il sottoinsieme pertinente per mantenere il focus.
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CTA progetto
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