Secure Document Intelligence Platform
Complessità nell'Analisi Documentale
L'analisi intensiva di grandi volumi di documentazione non strutturata (Data Room, contratti complessi) presenta sfide uniche di scalabilità e precisione. I metodi manuali soffrono di fatica cognitiva, mentre le soluzioni cloud generaliste sono spesso inutilizzabili a causa di stringenti vincoli di riservatezza e proprietà intellettuale. La richiesta era per una soluzione on-premises capace di "ragionare" sui documenti mantenendo un isolamento totale.
Soluzione: Air-Gapped RAG
Abbiamo realizzato una piattaforma di Private Retrieval-Augmented Generation, ingegnerizzata per operare in ambienti isolati senza connettività esterna.
Ingestion & Parsing Avanzato
La qualità del retrieval dipende dalla qualità dell'ingestion (Garbage In, Garbage Out).
- Layout-Aware Parsing: Utilizzo di modelli di visione per segmentare correttamente PDF complessi multi-colonna, preservando la struttura di tabelle e intestazioni.
- Recursive Chunking: Strategie di segmentazione del testo gerarchiche per mantenere il contesto semantico (es. collegare una clausola al suo articolo di riferimento).
Local Inference Engine
Per garantire la privacy, abbiamo evitato API esterne a favore di modelli proprietari hostati localmente:
- LLM Fine-Tuning: Adattamento di modelli open-weights (es. Mistral/Llama) su corpus giuridici specifici per migliorare la comprensione della terminologia tecnica.
- Resource Optimization: Quantizzazione (4-bit/8-bit) per eseguire l'inferenza su hardware on-premise limitato mantenendo un throughput accettabile.
Stack Tecnologico
- Vector Store: Milvus/ChromaDB per la gestione locale degli embedding documentali.
- Inferenza: vLLM per il serving ad alta efficienza del modello linguistico.
- Orchestration: LangChain per la gestione dei flussi di retrieval e della memoria conversazionale.
Risultati Operativi
La piattaforma ha abilitato nuove capacità di analisi profonda:
- Cross-Reference: Capacità di identificare contraddizioni o correlazioni tra documenti distinti all'interno del corpus.
- Precisione nel Retrieval: Il sistema recupera ed evidenzia le fonti esatte (citazioni) per ogni generazione, facilitando la verifica umana.
- Sicurezza Verificata: Architettura validata per operare in ambienti a sicurezza critica ("zero data egress").