Modelli linguistici IA nel tuo software
CodeGuides integra ChatGPT, l’API di OpenAI, Azure OpenAI e modelli open source come Llama o Mistral nelle app web, nei backend e nei processi aziendali esistenti. Una soluzione pronta per la produzione, con un’architettura pulita e un chiaro modello di sicurezza.
- API di OpenAI, Azure OpenAI e modelli open source (Llama, Mistral, Phi)
- Prompt di sistema, controllo del contesto e gestione dei token
- Distribuzione self-hosted per la completa sovranità dei dati
Porta il tuo software esistente, verificheremo le opzioni di integrazione e i requisiti tecnici.
- API OpenAI e Azure OpenAI
- Modelli open source (Llama, Mistral)
- Self-hosted per la sovranità dei dati
- Operazione produttiva
IA Integrare l'IA nel software esistente: ChatGPT, Claude, RAG e i tuoi dati
L’AI si integra nel software esistente collegando un modello linguistico all’applicazione tramite un’interfaccia sicura e assegnandogli le autorizzazioni appropriate. Si possono utilizzare ChatGPT e i modelli di OpenAI, Claude e modelli open source. Per generare risposte basate sui propri dati si utilizza un approccio RAG. CodeGuides integra questi modelli nel rispetto del GDPR, anche nei sistemi ERP e CRM.
Come si può integrare ChatGPT nel software esistente?
L’integrazione avviene tramite l’API di OpenAI o Azure OpenAI, collegata all’applicazione e dotata di autenticazione, limiti alle richieste e middleware per controllare gli input e gli output.
Claude può essere integrato in applicazioni esistenti?
Sì. Claude può essere integrato allo stesso modo. La scelta del modello dipende dai requisiti di qualità, costi e protezione dei dati, non da un singolo fornitore.
Come funziona un chatbot RAG con i propri dati?
I tuoi documenti vengono indicizzati e gli estratti adatti vengono passati al modello come contesto per ogni richiesta. Ciò significa che il chatbot risponde in base ai tuoi dati anziché alla conoscenza generale.
Come si crea un assistente IA con i dati aziendali?
Combinando RAG, gestione delle autorizzazioni e dei ruoli e collegamento alle fonti interne. L’assistente accede solo alle informazioni consentite per il ruolo corrispondente.
È possibile collegare l'IA ai sistemi ERP o CRM?
Sì. Leggiamo e scriviamo in modo controllato nei sistemi ERP o CRM tramite interfacce, ad esempio per classificare e-mail e trasferire record di dati. Per l'automazione dei processi vedere Automazione AI.
Progetti e clienti selezionati
Perché una connessione API semplice non è sufficiente
Incorporare una chiave API è semplice. Non è un'integrazione ChatGPT pronta per la produzione.
Senza prompt di sistema progettati con cura, l’AI risponde in modo generico e non conosce i tuoi prodotti né i tuoi processi. Il risultato può essere inutilizzabile.
Senza gestione dei token e limiti di budget, i costi dell’AI possono aumentare in modo incontrollato. Le integrazioni destinate alla produzione richiedono meccanismi di monitoraggio e controllo.
ChatGPT non riconosce alcun dato dal tuo CRM, ERP o database. Senza connessione contestuale ai tuoi sistemi, le risposte rimangono generiche.
Quali dati utente vengono trasmessi a OpenAI? Quali dati possono lasciare l’azienda? Senza un’architettura chiara, sorgono rischi per la protezione dei dati.
Senza guardrail, validazione degli output e meccanismi di feedback, le risposte dell’AI possono causare errori in produzione.
Cosa risponde l’AI? Come vengono formulate le richieste? Senza logging e monitoraggio, non è possibile garantire la qualità.
Integra ChatGPT e le API OpenAI nel tuo software per l'uso in produzione
CodeGuides sviluppa l’infrastruttura backend, la gestione del contesto e degli accessi e le pipeline di dati necessarie per un’integrazione AI destinata alla produzione.
Ecco come si svolge la Integrazione ChatGPT pronta per la produzione
Un’integrazione ben strutturata prevede più livelli: frontend, backend e livello AI sono chiaramente separati.
1. Frontend/interfaccia utente
La funzione AI è disponibile dove serve all’utente: come widget di chat, campo di input, pulsante per creare riepiloghi o suggerimento automatico, integrato nell’applicazione esistente.
2. Backend e middleware per l'IA
Il tuo backend orchestra la chiamata all’AI: gestisce il prompt di sistema con il contesto aziendale, le query al database per i dati degli utenti e del sistema, il budget dei token, il logging e la gestione degli errori.
3. Endpoint modello (OpenAI / Azure / Self-hosted)
La chiamata viene inviata all’API di OpenAI, ad Azure OpenAI o a un endpoint OSS ospitato autonomamente (Llama, Mistral o Phi tramite Ollama/vLLM), in base ai requisiti di protezione dei dati. Le risposte vengono restituite in modo strutturato, validate e inoltrate al frontend.
4. Monitoraggio e garanzia della qualità
Il logging, il monitoraggio dell’utilizzo dei token, i meccanismi di feedback e il controllo della qualità sono attivi in modo continuativo. Così l’integrazione rimane controllabile in produzione.
Integrazioni ChatGPTche sviluppiamo
Casi d'uso concreti che integriamo in modo produttivo nel software esistente.
Generazione di testo AI nell'app web
Gli utenti di una piattaforma SaaS dovrebbero essere in grado di generare testi, riepiloghi o suggerimenti supportati dall'intelligenza artificiale.
Integrazione OpenAI con prompt di sistema specifici del contesto, contesto utente dal database e formato di output configurato.
- Funzione AI come caratteristica del prodotto
- Tempi di commercializzazione più rapidi
Assistente IA nello strumento interno
I dipendenti di uno strumento interno dovrebbero ricevere il supporto dell'intelligenza artificiale per testi, classificazioni o riepiloghi.
Integrazione con il contesto del sistema aziendale, i diritti di accesso e Azure OpenAI per un funzionamento conforme al GDPR.
- Aumento della produttività nel lavoro quotidiano
- AI con il contesto aziendale, non risposte generiche
Riepilogo automatico del testo
Documenti lunghi, email o report devono essere riepilogati e strutturati manualmente.
Integrazione OpenAI con formato di output, lingua e lunghezza del riepilogo configurabili, come pulsante nei flussi di lavoro esistenti.
- Acquisizione più rapida delle informazioni
- Meno sforzo di lettura
Estrazione strutturata di dati da testo libero
I testi inseriti liberamente nei moduli, nelle e-mail o nei ticket devono essere trasferiti in campi strutturati del database.
ChatGPT estrae dal testo libero i campi definiti e restituisce dati strutturati in formato JSON, integrati direttamente nella pipeline del database.
- Meno inserimento manuale dei dati
- Database più pulito
Classificazione e categorizzazione con l'IA
I dati, le richieste o i documenti in entrata devono essere categorizzati e assegnati manualmente.
OpenAI classifica i contenuti in base a categorie definite e restituisce risultati di classificazione strutturata con punteggi di confidenza.
- Categorizzazione automatica senza lavoro manuale
- Scalabile a qualsiasi volume
Comunicazione multilingue
Le richieste dei clienti nei mercati internazionali sono disponibili in diverse lingue e devono essere tradotte e risposte manualmente.
Integrazione OpenAI con riconoscimento automatico della lingua, traduzione e generazione di risposte nella lingua appropriata.
- Assistenza internazionale senza barriere linguistiche
- Meno lavoro di traduzione manuale
Hai un caso d'uso specifico? Esaminiamo le opzioni di integrazione e i requisiti tecnici.
Quali La scelta del modello dipende dalle esigenze adatto alle tue esigenze?
OpenAI Direct, Azure OpenAI o modelli open source self-hosted: la scelta dipende dai requisiti di protezione dei dati, dai costi e dalle altre esigenze.
| Criterio | OpenAI diretto | Azure OpenAI | Open Source / Self-hosted |
|---|---|---|---|
| Sovranità dei dati | Archiviazione dati USA, DPA disponibile | Archiviazione dati UE, SLA aziendale | ✓ Completamente nella nostra infrastruttura |
| Costi ad alto volume | Costi basati sui token, che variano in base all'utilizzo | Opzioni di impegno basate sui token | ✓ Costi infrastrutturali fissi, nessun token |
| Perfezionamento dei tuoi dati | Limitato tramite l'API di fine-tuning di OpenAI | Possibile tramite Azure ML | ✓ Formazione completa possibile |
| Modelleistung | ✓ GPT-4o, lo stato dell'arte | ✓ GPT-4o, lo stato dell'arte | Llama 3.3, Mistral e DeepSeek R1: prestazioni comparabili a seconda dell'attività |
| Operazione di configurazione | ✓ Pronto subito | È richiesto l'abbonamento ad Azure | Configurazione dell'infrastruttura richiesta (Ollama, vLLM, HuggingFace) |
| Industrie regolamentate | Limitato | Adatto | ✓ Ideale (nessuna chiamata API esterna) |
Ti consigliamo sulla scelta in base ai requisiti di protezione dei dati, ai volumi e all'ambiente di sistema.
Modelli linguistici open source in alternativa
Llama, Mistral, Phi e DeepSeek sono alternative pronte per la produzione a GPT-4, adatte ai progetti in cui la protezione dei dati, i costi o la possibilità di personalizzazione sono prioritari.
Llama (Meta)
Llama 3.1 · 3.2 · 3.3
- Prestazioni molto forti a tutto tondo, licenza Apache 2.0
- Disponibili con un numero di parametri compreso tra 1B e 405B
- Ideale per chat, riepilogo, classificazione
- Deployment: Ollama, vLLM, HuggingFace, Azure ML
Mistral (Mistral AI)
Mistral 7B · Mixtral · Mistral Large
- Azienda europea, forte posizionamento GDPR
- Mistral 7B: molto efficiente per CPU/GPU piccole
- Mixtral (MoE): alta qualità con basso consumo di risorse
- Multilingue, particolarmente adatto per il tedesco
Phi-4 (Microsoft)
Small Language Model · Licenza MIT
- 14B di parametri, con una qualità comunque all'avanguardia
- Ideale per ambienti on-premise con capacità GPU limitata
- Ottimo nelle attività di ragionamento e nella generazione di output strutturati
- Bassa latenza per applicazioni in tempo reale
DeepSeek R1
Ragionamento · Licenza MIT
- Ragionamento basato sulla catena di pensiero, al livello di GPT-o1
- Varianti distillate (da 7B a 70B) per un deployment efficiente
- Ideale per analisi complesse e attività decisionali
- Licenza MIT, è consentito l'uso commerciale completo
Qwen 2.5 (Alibaba)
Codifica · Multilinguismo
- Particolarmente efficace nella generazione e nell'analisi del codice
- Ottime capacità multilingue, anche in tedesco
- Modelli con dimensioni comprese tra 0,5B e 72B
- Licenza Apache 2.0 per la maggior parte delle dimensioni
Opzioni di distribuzione
On-premise · Cloud · Ibrido
- Ollama,sviluppo in locale e implementazioni su piccola scala
- vLLM,server di inferenza pronto per la produzione (GPU)
- Endpoint di Hugging Face,hosting cloud gestito
- Azure ML/AWS Bedrock,Integrazione cloud aziendale
I modelli open source non sono una soluzione di ripiego: per molte applicazioni aziendali, Llama 3.3 o Mistral Large offrono una qualità paragonabile a GPT-4. La differenza fondamentale è che i dati non lasciano mai la tua infrastruttura.
Ecco come integriamo ChatGPT nel tuo software
Strutturato, documentato e senza lunghi tempi di consegna.
Analisi dei requisiti
Quale funzione dovrebbe svolgere l'AI? Di quali dati ha bisogno? Quali sistemi devono essere collegati? Quali sono i requisiti di protezione dei dati?
Concetto di integrazione tecnica
Scelta del modello, configurazione del prompt di sistema, architettura del contesto, gestione dei token, pipeline dei dati e strategia di sicurezza.
Sviluppo e integrazione
Integrazione backend, connessione API, incorporamento frontend e test nel sistema di staging.
Funzionamento produttivo e monitoraggio
Avvio con monitoraggio, logging e controllo dei token. Ottimizzazione continua della qualità dell'AI.
Perché CodeGuides per il tuo Integrazione ChatGPT
L'integrazione di ChatGPT è lo sviluppo del software, non solo la richiesta.
Sviluppiamo il livello backend che orchestra le chiamate API, arricchisce il contesto ed elabora le risposte: non ci limitiamo a effettuare chiamate API.
ChatGPT ha bisogno di accedere al contesto dei tuoi dati. Sviluppiamo pipeline che integrano il contesto degli utenti, i dati aziendali e lo stato del sistema.
Ti aiutiamo a scegliere tra OpenAI Direct, Azure OpenAI e modelli open source e sviluppiamo un'architettura conforme ai tuoi requisiti di protezione dei dati.
Logging, budget per i token e monitoraggio dei costi sono previsti fin dall'inizio. Così si evitano aumenti imprevisti dei costi in produzione.
Integriamo le funzioni AI nella tua app web, nel tuo backend o nel tuo prodotto SaaS, senza dover sviluppare tutto da zero.
Eseguiamo il deployment e integriamo Llama, Mistral, Phi e DeepSeek sulla nostra infrastruttura, con Ollama, vLLM o servizi cloud come Azure ML e AWS Bedrock.
Logging, cicli di feedback e monitoraggio della qualità delle risposte per un funzionamento dell'AI controllabile e adatto alla produzione.
Altri Servizi AI di CodeGuides
L'integrazione di ChatGPT è solo una delle nostre soluzioni: scopri gli altri servizi AI.
Tutti i servizi AI di CodeGuides in sintesi.
Assistenti AI basati sui dati aziendali, con architettura RAG e indicazione delle fonti.
Automatizza i processi manuali con l'AI: documenti, e-mail e ticket.
Analisi dei casi d'uso e verifica di fattibilità tecnica prima dello sviluppo.
Casi d'uso concreti ed esperienze per le aziende di medie dimensioni.
Pronto per integrare un modello linguistico AI per la produzione?
Che si tratti di OpenAI, Azure OpenAI o modelli open source, valutiamo le opzioni di integrazione, scegliamo il modello più adatto e integriamo una funzione AI pronta per la produzione nel tuo software.
Domande frequenti sull'integrazione di ChatGPT e OpenAI
Che cos'è un'integrazione ChatGPT?
Un'integrazione di ChatGPT collega il software esistente alle API di OpenAI o ad Azure OpenAI. Funzioni AI come la generazione di testi, la classificazione, la sintesi o l'estrazione di dati vengono integrate nella tua app web, nel backend o negli strumenti interni con un'architettura solida e pronte per la produzione.
Quanto costa l'integrazione con ChatGPT?
Una semplice integrazione con funzioni standard costa in genere tra 8.000 e 25.000 euro. Le integrazioni più complesse, con pipeline di dati dedicate, diritti di accesso e più moduli, vengono preventivate caso per caso. Durante il primo colloquio riceverai una valutazione concreta.
Qual è la differenza tra OpenAI e Azure OpenAI?
Entrambi utilizzano gli stessi modelli linguistici. Azure OpenAI opera sull'infrastruttura Microsoft nell'UE e offre garanzie chiare in materia di protezione dei dati e conformità. OpenAI Direct è disponibile più rapidamente, ma applica regole diverse per la conservazione dei dati. La scelta dipende dai tuoi requisiti di protezione dei dati.
ChatGPT può accedere ai nostri dati?
Sì. Tramite function calling, un'architettura RAG o l'inserimento diretto del contesto, ChatGPT può accedere ai dati contenuti in database, API o documenti. Sviluppiamo la pipeline dei dati e l'architettura di accesso necessarie.
L'integrazione ChatGPT è conforme al GDPR?
Sì, con l'architettura giusta. Azure OpenAI offre la possibilità di conservare i dati nell'UE e contratti per la protezione dei dati aziendali. Per i dati sensibili può essere indicata anche un'infrastruttura con modelli locali. Ti aiutiamo a scegliere un'architettura conforme ai requisiti di protezione dei dati.
Puoi integrare ChatGPT nella nostra app Web esistente?
Sì, è proprio ciò di cui ci occupiamo. Integriamo ChatGPT e le API di OpenAI in app web, backend, prodotti SaaS e strumenti interni esistenti, senza dover sviluppare tutto da zero.
Come vengono controllati i costi dei token?
Nell'ambito dell'integrazione, configuriamo la gestione dei token, i limiti di budget, il logging e il monitoraggio dei costi. In questo modo i costi dell'AI restano trasparenti e sotto controllo.
Quali modelli sono supportati?
Modelli proprietari: GPT-4o e GPT-4 Turbo tramite le API di OpenAI e Azure OpenAI. Modelli open source: Llama 3.3, Mistral, Phi-4, DeepSeek R1 e Qwen 2.5 per deployment self-hosted. Ti aiutiamo a scegliere il modello in base ai requisiti di protezione dei dati, qualità, latenza e costi.
Quando sono utili i modelli open source invece di GPT-4?
I modelli open source come Llama 3.3 o Mistral Large sono indicati quando (1) è necessaria la piena sovranità sui dati e non è consentito trasferirli a API esterne, (2) gli elevati volumi di richieste rendono poco convenienti i costi dei token, (3) è previsto il fine-tuning sui dati aziendali o (4) i requisiti normativi in ambito sanitario, finanziario o legale escludono le chiamate API esterne. Per molte esigenze aziendali, la loro qualità è paragonabile a quella di GPT-4.
Possiamo iniziare con una funzione?
Sì, lo consigliamo: integrare una funzione AI ben definita come MVP e poi estendere gradualmente la soluzione con altre funzioni e connessioni ai sistemi.
CodeGuides sviluppa app per consumatori e aziende, principalmente app B2C. Il nostro team interno in Germania si occupa di pianificazione del prodotto, sviluppo Flutter e gestione a lungo termine, oltre a software su misura, automazione con IA e infrastrutture IA locali.
Richiedi integrazione ChatGPT
Descrivi la funzione AI che vuoi integrare nel tuo software. Durante il primo colloquio valuteremo i requisiti tecnici e le opzioni di integrazione.
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45 minuti per una valutazione tecnica della tua integrazione di ChatGPT.
- 45 minuti di Google Meet
- Opzioni di integrazione e architettura
- OpenAI, Azure OpenAI o Open Source, a seconda delle tue esigenze
- Valutare la protezione dei dati, i costi e le opzioni di implementazione
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