Question 1

Come si differenzia il vostro approccio RAG?

Accepted Answer

Non usiamo semplici database vettoriali. Costruiamo grafi di conoscenza che mantengono il contesto semantico e gerarchico dei documenti, garantendo risposte che non solo trovano l'informazione, ma la comprendono.

Question 2

I miei dati vengono usati per il training?

Accepted Answer

Assolutamente no. Per le soluzioni Enterprise, offriamo deployment su cloud privato o on-premise. I modelli vengono fine-tunati sui tuoi dati, ma quei pesi rimangono di tua esclusiva proprietà.

Question 3

Quali sono i tempi di implementazione?

Accepted Answer

Per un sistema RAG standard, 2-3 settimane. Per progetti di Fine-Tuning complessi, dalle 4 alle 8 settimane a seconda della pulizia del dataset iniziale.

Question 4

Quanto costa l'investimento iniziale e qual è il ROI?

Accepted Answer

L'investimento dipende da obiettivi e scope. Il ROI dipende fortemente dal volume del processo automatizzato. Per sistemi RAG su processi documentali intensivi, i clienti tipicamente recuperano l'investimento in 3–6 mesi grazie al risparmio di ore-uomo. Usiamo il nostro ROI Calculator per stimare i numeri reali basandoci sui tuoi dati.

Question 5

Offrite manutenzione post-rilascio?

Accepted Answer

Sì. L'AI non è statica. Offriamo piani 'Enterprise Care' che includono retraining periodico, monitoraggio delle performance e aggiornamenti di sicurezza prioritari.

Question 6

Quali tecnologie usate?

Accepted Answer

Lavoriamo con stack open source e cloud: Llama, Mistral, vettoriali (Qdrant, pgvector), LangChain/LlamaIndex per orchestrazione, Next.js e Python per applicazioni. Preferiamo soluzioni che restano di vostra proprietà e deployabili on-premise o su cloud dedicato.

Question 7

Lavorate con aziende di ogni dimensione?

Accepted Answer

Sì. Abbiamo progetti con startup, PMI e enterprise. Il comune denominatore è la volontà di avere un sistema AI reale in produzione, non una demo. Per realtà molto piccole consigliamo di partire da un audit per capire priorità e budget.

Question 8

Come funziona l'audit gratuito?

Accepted Answer

Dopo la richiesta ti contattiamo in 24–48 ore. Una call di discovery (circa 30 min) per capire obiettivi, dati e vincoli. In seguito inviamo una sintesi con raccomandazioni e stima di tempi e investimento. Nessun impegno.

Question 9

Posso avere il codice sorgente?

Accepted Answer

Sì. Il codice che scriviamo è di proprietà del cliente. Nessun lock-in: repository, documentazione e pesi dei modelli addestrati vi appartengono.

Question 10

Gestite anche il deploy e l'hosting?

Accepted Answer

Sì. Possiamo occuparci del deploy su vostra infrastruttura (on-premise o cloud che già usate) o consigliare e configurare ambienti dedicati. Supportiamo anche la manutenzione e il monitoraggio post-go-live.

Question 11

Costruite anche AI Agents? Come si differenziano dal RAG?

Accepted Answer

Sì. Gli AI Agents sono sistemi che non si limitano a rispondere ma eseguono azioni: inviano email, compilano form, interrogano API, prendono decisioni condizionate. Il RAG è ideale per la ricerca documentale intelligente. Gli Agents sono ideali per automatizzare workflow multi-step. Spesso li combiniamo: un Agent che usa RAG per trovare le informazioni e poi agisce di conseguenza.

Question 12

I sistemi che costruite sono conformi al GDPR?

Accepted Answer

Sì. Progettiamo ogni sistema con la conformità GDPR come requisito non negoziabile, non come afterthought. Questo significa: data residency in Italia o EU, possibilità di deploy on-premise, zero trasmissione di dati a provider esterni senza consenso esplicito, audit trail completo, e documentazione per il DPO.

Perché Rayo

Rayo vs team interno, vs altre consulenze.

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