[01 / TECNOLOGIA]

Ingegneria RAG end-to-end.

Una pipeline completa: dal crawling dei contenuti all'indicizzazione vettoriale, dalla ricerca ibrida alla generazione controllata. Ogni fase è osservabile e governabile.

[02 / PIPELINE]

Quattro fasi, zero compromessi.

Ogni componente della pipeline è progettato per scalare con i tuoi contenuti, mantenendo qualità e velocità anche su siti con decine di migliaia di pagine.

01. INGESTIONE

Crawling & Chunking

Motore di crawling nativo (Spatie) o Firecrawl, deduplicazione contenuti, categorizzazione delle sorgenti e chunking semantico. Quota pagine e limiti applicati per sottoscrizione.

02. INDICIZZAZIONE

pgvector & Meilisearch

Embedding vettoriali su PostgreSQL + pgvector con indici HNSW, affiancati dalla ricerca lessicale Meilisearch per risposte precise su cataloghi e documenti.

03. RETRIEVAL

Ricerca ibrida & Knowledge Graph

Ricerca vettoriale, full-text e Meilisearch in parallelo; knowledge graph multi-hop con estrazione entitĂ  e rilevamento conflitti tra contenuti.

04. GENERAZIONE

Agenti & Workflow

Modelli configurabili per chat, embedding, titoli e sintesi. Workflow a nodi con tool calling, verifica delle risposte sulle fonti e audit log completo.

[STACK]

Infrastruttura tecnologica.

Costruito con le migliori tecnologie open source, pensato per essere eseguito in locale o su infrastrutture dedicate.

Backend

  • PHP / Laravel Octane
  • PostgreSQL + pgvector
  • Redis / Horizon
  • REST API streaming SSE

AI & Modelli

  • Provider multipli (OpenRouter…)
  • Ricerca lessicale Meilisearch
  • Knowledge Graph RAG
  • Reranking ibrido

Ricerca

  • Meilisearch
  • Elasticsearch-ready
  • Filament retrieval test
  • Citation tracking

Gestione

  • Pannello Filament admin
  • Sottoscrizioni & quote
  • Audit & usage logs
  • Widget embeddable