RAG Engineering per sistemi AI affidabili

Il problema che risolve

Molti prototipi RAG funzionano in demo ma falliscono con documenti reali, permessi, versioni, linguaggio tecnico e requisiti di audit. Il corso affronta ingestion, retrieval, qualità delle risposte, sicurezza e manutenzione, collegando architettura e gestione operativa.

Durata: 5 ore, 2 lezioni da 2,5 ore
Modalità: Laboratorio in presenza o online, con esercizi guidati e materiali adattati al cliente.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Architettura RAG target, evaluation set e checklist production-ready.

Destinatari

Team software, data engineer, AI engineer, architect, responsabili IT, innovation team e buyer tecnici che devono valutare o costruire sistemi RAG interni.

Quando sceglierlo

Quando esistono knowledge base, documentazione tecnica, procedure, ticket, contratti o repository da rendere interrogabili senza perdere controllo su fonti e qualità.

Risultati concreti

Disegnare architettura RAG target.
Impostare pipeline di ingestion.
Definire chunking e retrieval.
Costruire criteri di valutazione e metriche.
Gestire fonti, permessi, sicurezza e osservabilità.

Programma

1
Fondamenti RAG
Retrieval, grounding, contesto e limiti dei modelli generativi.
2
Data pipeline
Parsing, normalizzazione, chunking, metadati e aggiornamenti.
3
Retrieval e risposta
Ranking, filtri, query transformation, citazioni e fallback.
4
Produzione
Evaluation set, monitoraggio, permessi, audit, costi e manutenzione.

Esercitazioni pratiche

Disegno pipeline RAG.
Confronto strategie di chunking.
Costruzione test set.
Analisi risposte errate.
Controlli su fonti e permessi.

Materiali consegnati

Canvas architetturale.
Checklist RAG production-ready.
Template evaluation set.
Matrice rischi.
Schema governance documentale.

Dati, privacy e limiti

Lavora su dataset sintetici o documenti approvati. Le scelte tecniche considerano segregazione, retention, access control e tracciabilità.

Prerequisiti

Conoscenza base di API, dati strutturati/non strutturati e architetture software.

FAQ

Serve avere già un sistema RAG?

No, copre progettazione da zero e revisione di prototipi.

Si usa uno stack specifico?

No, i pattern si adattano allo stack scelto.

È adatto a team non data science?

Sì, se c'è familiarità con sistemi software e dati.

Produce codice?

Può includere prototipi, ma l'obiettivo è progettare sistemi robusti e valutabili.

Contatti

Una conversazione breve basta per capire da dove partire.

La prima conversazione dura 30-45 minuti e serve a chiarire processo, obiettivo, dati disponibili, vincoli e prossima azione utile: formazione, consulenza, analisi dati o prototipo tecnico controllato.

Scrivere a dtr@ar-tik.com