Intelligenza artificiale e dati
Integrazione di modelli di IA
Integrare un modello non è incollare la chiave API nel backend e sperare: significa timeout, code quando il provider si intasa, tetto per utente per non far saltare il budget, cache per prompt identici, errori comprensibili quando il modello rifiuta per policy, e piano B (altro modello o messaggio fisso) quando la latenza supera la pazienza dell’utente. Implementiamo questo strato di prodotto — gateway interno, contratti stabili per app mobile o web, telemetria di token ed errori, test di contratto prima di ogni deploy. Se avete addestrato o ospitato un modello proprio, lo colleghiamo con la stessa disciplina di qualsiasi microservizio critico.
Si parte dal contratto: che input manda il prodotto (testo, immagine, JSON), che output si aspetta e in quanti secondi l’utente molla. Versioniamo prompt e parametri col codice così un deploy del venerdì non cambi comportamento in silenzio. Per team che confrontano vendor, aggiungiamo routing percentuale o feature flag senza riscrivere le schermate.
Cosa consegniamo in pratica
Gateway interno unico
Le app chiamano la vostra API; essa sceglie il provider e applica policy comune.
Streaming di token verso il front
Risposta parola per parola con annullamento se l’utente esce dalla schermata.
Coda per picchi di marketing
La campagna virale non schiaccia il cluster; i job degradano con grazia.
Routing A/B tra modelli
Misura qualità e costo in parallelo prima del 100%.
Embedding per ricerca semantica
Pipeline che indicizza e aggiorna vettori senza bloccare l’app principale.
Endpoint modello proprio (vLLM, ecc.)
Healthcheck, autoscaling minimo e alert se la GPU satura.
Moderazione ingresso e uscita
Blocklist interna + classificatore leggero prima e dopo il modello grande.
Batch notturno economico
Riassume migliaia di ticket con API batch se il vendor la offre.
Function calling tipizzato
Il modello chiama solo funzioni esposte con JSON schema validato.
Migrazione tra regioni o vendor
Piano di cutover con feature flag e rollback in un click.
Sicurezza: chiavi solo nel vault, rotazione e elenco di cosa non deve mai andare su cloud pubblica. Per dati sensibili valutiamo provider con accordi adeguati o modelli in VPC. Documentiamo i rate limit del fornitore e implementiamo backoff esponenziale per non peggiorare il blackout a cascata.
Il team prodotto ottiene una dashboard semplice: chiamate al giorno, latenza p95, costo stimato e tasso di fallback — per decidere se alzare limiti o cambiare modello. Quando esce un modello nuovo, il cambio avviene nello strato di integrazione, non in cinquanta file sparsi.
Portfolio di Integrazione di modelli di IA
Consegne
Gateway in produzione
URL stabile consumato dai vostri servizi o app.
Specifica OpenAPI (o simile)
Contratto pubblico per i team interni.
Configurazione versionata
Prompt, modelli e limiti nel repository.
Dashboard uso
Chiamate, latenza, errori e costo stimato.
Runbook incidenti
Provider giù, quota superata, degradazione lenta.
Policy sui dati
Cosa può uscire dal perimetro e retention dei log.
Test automatizzati
Integrati nella pipeline di deploy.
Guida onboarding dev
Come ottenere chiavi interne e debuggare chiamate errate.
Piano migrazione tra modelli
Passi e criteri di rollback.
Sessione handoff
Il team piattaforma assume con chiarezza.
Checklist sicurezza
Voci spunte prima di aprire un nuovo flusso.
Suggerimenti di ottimizzazione
Prossimi incrementi dalle prime settimane live.
Metodologia di esecuzione
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Definire contratto API
Ingresso, uscita, timeout e codici errore dal punto di vista prodotto.
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Scelta provider
Requisiti dati, latenza e costo per milione di token.
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Implementare gateway e policy
Rate limit, autenticazione e quote per tenant o utente.
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Segreti e compliance
Vault, rotazione e verifica DPA se applicabile.
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Resilienza e fallback
Secondo modello, coda o messaggio stabile in outage.
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Osservabilità
Metriche, trace e log correlati alla richiesta cliente.
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Test di contratto e carico
Simulare picchi e payload grandi prima del lancio.
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Documentazione sviluppatori
OpenAPI o equivalente con esempi di chiamata.
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CI con suite di regressione
Output stabili su prompt di riferimento.
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Go-live graduale
Percentuale o lista beta fino a piena confidenza.
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Revisione costi post-live
Ottimizzare cache, dimensione contesto e modello alternativo.
