Uno sviluppatore LLM che porta i prototipi in produzione.

• RAG e ricerca semantica su documenti e basi dati, con ricerca ibrida e citazione delle fonti.
• Agenti e flussi a più passaggi con strumenti, memoria e controlli.
• Estrazione strutturata da testi e documenti verso JSON, database e gestionali.
• Valutazione (eval): insiemi di prova, metriche e regressioni automatiche per sapere se una modifica migliora o peggiora il sistema.
• Ottimizzazione di costi e tempi: scelta del modello per ogni compito, cache, riduzione dei token.
• Integrazione in applicazioni web, backend e pipeline dati esistenti.

Lavoro con i modelli dei principali fornitori via API e con modelli open source, database vettoriali (per esempio Qdrant), motori di ricerca come Elasticsearch, Redis, Python e TypeScript. Lo stack si sceglie sul progetto, non per abitudine.

Posso lavorare a progetto (consegna di un sistema completo) o affiancare il tuo team per un periodo definito. In entrambi i casi il codice è tuo, versionato nel tuo repository, con documentazione e passaggio di consegne.

1. 01Discovery. Prima di scrivere codice: interviste, analisi dei dati che hai già, vincoli tecnici e di business messi sul tavolo.
2. 02Architettura. Schema dei dati, confini dei componenti e punti di rottura decisi su carta, quando cambiarli costa un'ora e non un mese.
3. 03Sviluppo. Iterazioni brevi con demo funzionanti invece di un'unica consegna finale. L'AI accelera dove ha senso, ma non sostituisce revisione e test.
4. 04Consegna e crescita. Documentazione, procedure operative e un sistema che il tuo team può gestire senza dipendere da me. Nessun vincolo di fornitore.

Ogni progetto ha un prezzo definito dopo una call di analisi: la stessa parola, "chatbot" o "agente", può voler dire un prototipo di due settimane o un sistema in produzione per migliaia di utenti. Cosa sposta il prezzo:

• progetto chiuso o affiancamento a tempo;
• maturità del codice e dei dati esistenti;
• requisiti di qualità, sicurezza e registrazione;
• quanto il sistema deve reggere in termini di utenti e volumi.

La prima call è gratuita e finisce con una risposta chiara: se il progetto ha senso, quanto è grande, da cosa partire. Per un ordine di grandezza del mercato c'è la guida Quanto costa un chatbot AI aziendale.