Scoperta
Iniziamo con il problema, non con il modello. Un coinvolgimento mirato per comprendere vincoli, dati, criteri di successo e l'ambiente di produzione in cui il sistema vivrà.
Cosa facciamo
Soluzioni IA progettate per la tua azienda.
Quattro modi per aiutare le organizzazioni a usare l'IA , ognuno può funzionare da solo o insieme come un sistema completo. Ci concentriamo sulla risoluzione del vostro problema reale, non sulla promozione di una particolare tecnologia.
haal-lab.solutions / cosa-facciamo
01 / Capacità
Sistemi IA locali
Soluzioni IA private che girano in modo sicuro sulla tua infrastruttura.
Costruiamo sistemi IA che operano interamente nel tuo ambiente, su workstation, server on-premise o cluster air-gapped. L'esecuzione locale elimina i vincoli di fiducia, latenza e conformità dei modelli ospitati nel cloud, preservando al contempo le capacità complete dei LLM moderni a peso aperto. I nostri deployment sono progettati attorno a runtime di inferenza quantizzati, co-scheduling GPU/CPU e selezione di modelli consapevole dell'hardware, così il sistema rimane reattivo su qualsiasi hardware tu già possieda.
Cosa consegniamo
- Inferenza on-premise con GGUF, llama.cpp, vLLM e TGI
- Deployment air-gapped per ambienti regolamentati
- Quantizzazione consapevole dell'hardware (INT4 / INT8 / FP8)
- Sovranità dei dati per architettura, non per policy
- Registry offline dei modelli e controllo versione
Stack
GGUFllama.cppvLLMCUDADockerKubernetes
02 / Capacità
Applicazioni LLM
Assistenti IA personalizzati, agenti e sistemi di automazione intelligente.
Progettiamo e distribuiamo applicazioni LLM che vanno oltre la chat — assistenti che agiscono, agenti che orchestrano strumenti e sistemi di automazione che si integrano pulitamente con il tuo software esistente. Ogni applicazione è costruita con framework di valutazione, guardrail e osservabilità dal primo giorno, così il comportamento rimane prevedibile quando scala da prototipo a traffico di produzione.
Cosa consegniamo
- Orchestrazione di agenti con chiamate strutturate agli strumenti
- LLM potenziati con strumenti sulle tue API interne
- Automazione dei flussi di lavoro con sicurezza umana nel loop
- Pipeline di valutazione di prompt e risposte
- Streaming, output strutturato e chiamata di funzioni
Stack
PythonTypeScriptOpenAIAnthropicOpen weightsLangGraph
03 / Capacità
Intelligenza della conoscenza
Sistemi RAG avanzati, ricerca semantica e intelligenza documentale.
Costruiamo sistemi di recupero che trovano davvero la risposta corretta. I nostri pipeline RAG combinano recupero denso e sparso, reranking con cross-encoder, riscrittura delle query e attribuzione delle fonti in un sistema unico e osservabile. Per domini ricchi di documenti aggiungiamo OCR, chunking sensibile al layout e comprensione delle tabelle, così il sistema funziona con contratti, articoli di ricerca e archivi scansionati — non solo testo pulito.
Cosa consegniamo
- Recupero ibrido (BM25 + embedding densi)
- Reranking con cross-encoder per la precisione
- Indicizzazione multi-vettore e per documento padre
- OCR + chunking documenti sensibile al layout
- Attribuzione delle fonti e tracciamento delle citazioni
Stack
BGE-M3QdrantPostgresColPaliOCRrerankers
04 / Capacità
Infrastruttura IA
Deployment, ottimizzazione e ingegneria IA scalabile.
Costruiamo il livello infrastrutturale che fa funzionare i sistemi IA in modo affidabile in produzione. Questo significa serving dei modelli ottimizzato per il tuo hardware, autoscaling che rispetta la memoria GPU, osservabilità che evidenzia deriva di latenza e qualità, e pipeline CI/CD che valutano i modelli, non solo i test unitari. Il risultato è una piattaforma IA su cui il tuo team può iterare senza dover spegnere incendi.
Cosa consegniamo
- Serving dei modelli con vLLM, TGI e Triton
- Pianificazione GPU, batching e ottimizzazione della memoria
- Osservabilità: trace, metriche, valutazioni, deriva
- CI/CD guidato dalla valutazione per prompt e modelli
- Ottimizzazione dei costi e del throughput
Stack
vLLMTritonPrometheusOpenTelemetryKubernetesTerraform
Collaborazione
Come lavoriamo
Un modello di collaborazione in quattro fasi progettato per ridurre i rischi dei progetti IA e lasciare al tuo team un sistema che può gestire ed estendere.
Architettura
Progettiamo il sistema end-to-end — scelta dei modelli, strategia di recupero, infrastruttura, framework di valutazione — e lo testiamo rispetto ai tuoi carichi di lavoro reali prima di impegnarci.
Costruzione
Ingegneria in piccoli incrementi dimostrabili. Vedi software funzionante presto e spesso, con report di valutazione allegati a ogni traguardo.
Distribuzione
Consegniamo nel tuo ambiente — cloud, on-premise o air-gapped — con l'osservabilità, i runbook e la documentazione di cui il tuo team ha bisogno per gestirlo con sicurezza.
Vuoi un percorso più approfondito?
Possiamo adattare ciascuna di queste capacità al tuo caso d'uso specifico in una chiamata di 45 minuti.
Glossary
AI engineering terms, defined.
The vocabulary we use across this site , defined plainly so anyone evaluating AI systems can follow along.
- RAG
- Retrieval-Augmented Generation , an architecture that grounds LLM responses in your own documents by retrieving relevant passages and feeding them as context.
- LLM
- Large Language Model , a neural network trained on large text corpora that generates text, answers questions, and performs natural language tasks.
- GGUF
- GPT-Generated Unified Format , a file format for storing quantized language models so they can run efficiently on consumer hardware.
- BGE-M3
- A multilingual embedding model that produces dense, sparse, and ColBERT-style representations in a single pass, used for semantic search.
- Reranking
- A second-stage retrieval step that uses a more expensive model (usually a cross-encoder) to re-score and reorder the top results for higher precision.
- Vector Database
- A database optimized for storing and querying high-dimensional vectors (embeddings), used for semantic search and RAG.
- Open-weight model
- A language model whose weights are publicly available for download and local execution , such as Llama, Mistral, or Qwen.
- Air-gapped
- A deployment with no network connection to the outside world , used in regulated environments where data cannot leave the premises.
- Fine-tuning
- The process of further training a pre-trained model on domain-specific data to specialize its behavior.
- Embedding
- A numerical vector representation of text that captures semantic meaning, enabling similarity search.
- Cross-encoder
- A model that takes a query and a document together and outputs a single relevance score , slower than bi-encoder retrieval but more accurate.
- Agent orchestration
- Coordinating multiple LLM calls, tool uses, and reasoning steps to accomplish a complex task autonomously.
FAQ
Domande sulle nostre capacità
Domande comuni su IA locale, RAG, BGE-M3, deployment air-gapped e infrastruttura IA.
Cos'è un sistema di IA locale?
Un sistema di IA locale funziona interamente sul vostro hardware: workstation, server on-premise o cluster isolati, senza inviare dati a un'API cloud. Haal Lab costruisce sistemi di IA locali utilizzando modelli a pesi aperti in formato GGUF, con runtime llama.cpp e vLLM, e accelerazione CUDA quando sono disponibili GPU.
Cos'è un sistema RAG e Haal Lab ne costruisce?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un'architettura che ancorano le risposte del modello di linguaggio ai vostri documenti. Un sistema RAG recupera i passaggi rilevanti da una base di conoscenza e li alimenta al LLM come contesto. Haal Lab costruisce sistemi RAG di produzione con ricerca ibrida (BM25 + embeddings densi), riclassificazione cross-encoder e attribuzione delle fonti.
Cos'è BGE-M3 e perché Haal Lab lo utilizza?
BGE-M3 è un modello di embedding multilingue che produce rappresentazioni dense, sparse e di tipo ColBERT in un singolo passaggio. Haal Lab utilizza BGE-M3 per la ricerca in produzione perché gestisce corpus multilingue (come documenti legali transgiurisdizionali) e supporta l'indicizzazione multi-vettore per un richiamo più elevato.
Haal Lab può distribuire l'IA su infrastruttura isolata?
Sì. Costruiamo distribuzioni isolate per ambienti regolamentati: sanità, finanza, governo e legale. L'intero stack (modelli, runtime, livello di recupero, applicazione) funziona nella vostra rete senza chiamate in uscita. Utilizziamo registri di modelli offline e controllo versioni per mantenere il sistema manutenibile.
Cos'è l'ingegneria di infrastruttura IA?
L'ingegneria di infrastruttura IA è la pratica di costruire il livello di servizio, scalabilità e osservabilità che fa funzionare i sistemi di IA in modo affidabile in produzione. Haal Lab costruisce infrastruttura attorno a vLLM, Triton e Kubernetes, inclusa la programmazione GPU, il batching, l'ottimizzazione della memoria e il CI/CD guidato dalla valutazione per prompt e modelli.
Quanto dura un impegno con Haal Lab?
Dipende dalla portata. Un prototipo mirato può essere consegnato in 4–6 settimane. Un sistema di produzione con infrastruttura, valutazione e osservabilità richiede tipicamente 3–6 mesi. Discovery (1–2 settimane) ci dà abbastanza contesto per darvi una timeline concreta prima di qualsiasi impegno.
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