La piattaforma
Gli LLM da soli sono potenti, ma quanto affidabili?
Inventano fatti con sicurezza, le cosiddette allucinazioni, e non spiegano le scelte. La Piattaforma Algaware inserisce i modelli neurali in una struttura simbolica: regole, analisi del testo e conoscenza esplicita guidano e controllano ogni passaggio. Alla macchina i compiti ripetitivi, alle persone le decisioni.
La demo si richiede ad AGG Soluzioni Avanzate, che commercializza la piattaforma: si apre il suo sito.
Neurale + simbolico
Due famiglie di AI, ognuna con i suoi punti di forza.
Neurale: flessibilità
LLM di frontiera via API, modelli piccoli e locali, modelli multimodali per testo, immagini e voce. Per ogni compito il modello adatto, sostituibile quando ne arriva uno migliore. Costi sotto controllo: molte elaborazioni girano su server con CPU standard, senza GPU.
Simbolico: controllo
Regole e pattern avanzati, analisi grammaticale e logica dell’italiano, dizionari morfologici e semantici, grafi di conoscenza. Quello che il sistema sa e decide si vede, si spiega, si corregge.
Insieme
Le regole filtrano la domanda prima che arrivi al modello e controllano la risposta prima che arrivi all’utente: bloccano, correggono o passano a un operatore.
I tre moduli
Tre moduli, uno sopra l’altro: AlgaTalk è il motore di base, AlgaGain lo estende all’estrazione di dati, AlgaKnow alla comprensione del testo. Si attivano solo i moduli e le funzioni che servono, sui vostri server o in cloud.
AlgaTalk
Assistenti virtuali e chatbot
Conversazioni controllate su web, app, social e telefono, anche a voce.
AlgaGain
Information Extraction
Dati estratti da testi, documenti, immagini e audio, verso database e gestionali.
AlgaKnow
Natural Language Understanding
Il testo diventa un grafo di conoscenza da vedere, interrogare, correggere.
Architettura
Uno schema a strati: ogni livello usa quelli sotto.
Canali
Web e widget, app, social, telefono, servizi REST e web services.
Moduli
AlgaTalk, AlgaGain, AlgaKnow.
Motore comune
Regole e pattern, analisi linguistica dell’italiano, RAG avanzato, flussi di lavoro agentici.
Modelli
LLM via API o locali, modelli di deep learning, voce (riconoscimento e sintesi), OCR.
Dati e conoscenza
Database relazionale e vettoriale, grafo di conoscenza, dizionari, motore di ricerca, memoria utente.
Su tutti gli strati
Sicurezza
Log centralizzato
Test di non regressione
Approfondimento tecnico: librerie e componenti
- Java, Spring Boot, Spring Security, Spring MVC, Spring WebSocket
- Spring AI per l’indipendenza dai fornitori di LLM e per il RAG
- OpenNLP con addestramenti propri; DJL con modelli Hugging Face Transformers
- Apache Tika per i documenti; Tesseract (Tess4J) e altri motori per l’OCR
- Solr per la ricerca, anche semantica
- PostgreSQL con vector store; ArcadeDB per il grafo di conoscenza
- MultiWordNet, SentiWordNet, dizionario morfologico da Morph-it esteso con l’apprendimento
- Temporal per i flussi di lavoro
- Twilio per il telefono
Evoluzione tecnologica
Ogni strato si appoggia sul precedente. Cliccate sui numeri o usate le frecce; cliccate su uno schema per vederlo ingrandito.
Passo 1
L’app (2016)
“MrJ e Miss M Assistenti Virtuali”, app Android gratuita: un assistente virtuale che girava tutto sul telefono, senza server. Funzioni lato utente al livello degli assistenti più noti del tempo; 10.000 download e 4/5 stelle in poco più di un anno, senza marketing. Ritirata quando ha esaurito il suo ruolo di demo.
Passo 2
La piattaforma enterprise (dal 2017)
Motore riscritto per le aziende: regole, domande e risposte, analisi linguistica, integrazione via web e servizi.
Passo 3
Estrazione
Documenti PDF e Office: nasce AlgaGain.
Passo 4
Comprensione
Ricerca semantica, grafo di conoscenza, modelli di deep learning, canali social: nasce AlgaKnow.
Passo 5
Immagini e LLM
OCR e indipendenza dai fornitori di LLM.
Passo 6
Voce
Riconoscimento e sintesi vocale, telefono.
Passo 7
Versione 2.0
RAG avanzato, flussi di lavoro agentici, pseudonimizzazione.
Approfondimento tecnico
Database a grafo passato da OrientDB ad ArcadeDB: tecnologia più recente, più veloce, con sviluppo attivo e continuità garantita.
Passo 8
Direzione futura
Ragionamento causale secondo la scala della causalità di Judea Pearl. Per approfondire: Capire e rappresentare e, per il percorso intero, Mattoncini di architettura.
Mettete alla prova la piattaforma
Demo e progetti con AGG Soluzioni Avanzate, che commercializza la Piattaforma Algaware in Italia.