Modelli linguistici AI integralo nel tuo software
CodeGuides integra ChatGPT, API OpenAI, Azure OpenAI e modelli open source come Llama o Mistral nelle app Web, nei backend e nei processi aziendali esistenti. Pronto per la produzione, con un'architettura pulita e un chiaro concetto di sicurezza.
- API 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
KI Integrazione nel software esistente: ChatGPT, Claude, RAG e i tuoi dati
L'AI si integra nel software esistente collegando un modello linguistico alla tua applicazione tramite un'interfaccia sicura e fornendogli le autorizzazioni appropriate. Sono possibili ChatGPT e OpenAI, Claude e modelli open source. Per le risposte basate sui propri dati viene utilizzato un approccio RAG. CodeGuides integra questi modelli in modo conforme al GDPR, anche nei sistemi ERP e CRM.
Come si può integrare ChatGPT nel software esistente?
Tramite l'interfaccia OpenAI o Azure OpenAI, incorporata nella tua applicazione, con autenticazione, limitazione della velocità e un middleware che controlla input e output.
Claude può essere integrato in applicazioni esistenti?
Sì. Claude può essere collegato in modo analogo. La scelta del modello dipende dai requisiti di qualità, costo e protezione dei dati, non dal 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 viene creato un assistente AI con i dati aziendali?
Attraverso la combinazione di RAG, diritti e modello di ruolo e il collegamento a fonti interne. L'assistente vede solo ciò che è consentito vedere al rispettivo ruolo.
L'intelligenza artificiale può essere collegata a 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 suggerimenti di sistema attentamente sviluppati, l'intelligenza artificiale risponde in modo generico e non conosce né i tuoi prodotti né i tuoi processi. Ciò porta a risultati inutilizzabili.
Senza gestione dei token e limiti di budget, i costi dell'IA possono aumentare in modo incontrollabile. Le integrazioni produttive 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 barriere, validazione dell’output e meccanismi di feedback, le risposte dell’intelligenza artificiale possono portare a errori nella produzione.
Cosa risponde l'IA? Come vengono formulate le richieste? Senza registrazione e monitoraggio, la garanzia della qualità non è possibile.
Integra ChatGPT e API OpenAI nel tuo software in modo pronto per la produzione.
CodeGuides sviluppa l'infrastruttura backend, il controllo del contesto, i concetti di accesso e le pipeline di dati di cui ha bisogno un'integrazione IA produttiva.
Ecco come funziona Integrazione ChatGPT pronta per la produzione
Un'integrazione pulita ha diversi livelli, frontend, backend e livello AI sono chiaramente separati.
1. Frontend/interfaccia utente
La funzione AI appare dove l'utente ne ha bisogno: come widget di chat, campo di input, pulsante di riepilogo o suggerimento automatico, incorporato nell'applicazione esistente.
2. Backend e middleware AI
Il tuo backend orchestra la chiamata AI: prompt di sistema con contesto aziendale, query sul database per dati utente e di sistema, controllo del budget dei token, registrazione e gestione degli errori.
3. Endpoint modello (OpenAI / Azure / Self-hosted)
La chiamata viene inviata all'API OpenAI, Azure OpenAI o un endpoint OSS self-hosted (Llama, Mistral, Phi tramite Ollama/vLLM), a seconda dei requisiti di protezione dei dati. Le risposte vengono restituite in modo strutturato, validate e passate al frontend.
4. Monitoraggio e garanzia della qualità
I registri, l'utilizzo dei token, i meccanismi di feedback e il monitoraggio della qualità vengono eseguiti continuamente. Ciò significa che l'integrazione nell'operazione produttiva rimane controllabile.
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
- Time-to-market più rapido
Assistente AI 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 di proprietà dell'azienda, diritti di accesso e Azure OpenAI per operazioni conformi al GDPR.
- Aumento della produttività nel lavoro quotidiano
- AI con contesto aziendale invece di 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
Le voci di testo libero da moduli, e-mail o ticket devono essere trasferite in campi di database strutturati.
ChatGPT estrae i campi definiti dal testo libero e restituisce JSON strutturato, direttamente integrato nella pipeline del database.
- Meno inserimento manuale dei dati
- Database più pulito
Classificazione e categorizzazione AI
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 vocale automatico, traduzione e generazione di risposte specifiche per la lingua.
- Supporto internazionale senza barriere linguistiche
- Meno lavoro di traduzione manuale
Hai un caso d'uso specifico? Esaminiamo le opzioni di integrazione e i requisiti tecnici.
Quale La distribuzione del modello si adatta zu Ihnen?
OpenAI Direct, Azure OpenAI o modelli open source self-hosted, la scelta dipende dalla protezione dei dati, dai costi e dai requisiti.
| Kriterium | 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 | Basato su token, scala con l'utilizzo | Opzioni di impegno basate su token | ✓ Costi infrastrutturali fissi, nessun token |
| Perfezionamento dei tuoi dati | Limitato tramite API di regolazione fine 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, DeepSeek R1, uguale 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, per progetti in cui privacy, costi o personalizzazione sono fondamentali.
Lama (Meta)
Lama 3.1 · 3.2 · 3.3
- Prestazioni molto forti a tutto tondo, licenza Apache 2.0
- Disponibili da 1B a 405B parametri
- Ideale per chat, riepilogo, classificazione
- Distribuzione: 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)
Modello linguistico ridotto · Licenza MIT
- Parametri 14B, qualità ancora allo stato dell'arte
- Ideale per ambienti locali con capacità GPU limitata
- Forte nel ragionamento e nei risultati strutturati
- Bassa latenza per applicazioni in tempo reale
DeepSeek R1
Ragionamento · Licenza MIT
- Ragionamento basato sulla catena di pensiero a livello GPT-o1
- Varianti distillate (da 7B a 70B) per una distribuzione 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
- Multilinguismo molto buono compreso il tedesco
- Dimensioni del modello da 0,5B a 72B
- Licenza Apache 2.0 per la maggior parte delle dimensioni
Opzioni di distribuzione
On-premise · Cloud · Ibrido
- Ollama,sviluppo locale e piccole implementazioni
- vLLM,server di inferenza pronto per la produzione (GPU)
- Endpoint HuggingFace,hosting cloud gestito
- Azure ML/AWS Bedrock,Integrazione cloud aziendale
I modelli open source non sono una soluzione di emergenza; per molte applicazioni aziendali, Llama 3.3 o Mistral Large sono paragonabili in termini di qualità a GPT-4. La differenza cruciale: i tuoi 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'intelligenza artificiale? Di quali dati ha bisogno? Quali sistemi devono essere collegati? Quali sono i requisiti di protezione dei dati?
Concetto di integrazione tecnica
Selezione del modello, prompt del sistema, architettura del contesto, gestione dei token, pipeline di dati e concetto di sicurezza.
Sviluppo e integrazione
Integrazione backend, connessione API, incorporamento frontend e test nel sistema di staging.
Funzionamento produttivo e monitoraggio
Avvio con monitoraggio, registrazione e controllo dei token. Ottimizzazione continua della qualità dell'intelligenza artificiale.
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 solo la chiamata API.
ChatGPT ha bisogno del contesto dai tuoi dati. Sviluppiamo le pipeline di dati che integrano contesto utente, dati aziendali e integrità del sistema.
Consultiamo la scelta tra OpenAI Direct, Azure OpenAI e modelli Open Source e sviluppiamo l'architettura per soddisfare le vostre esigenze di protezione dei dati.
Logging, budget dei token e monitoraggio dei costi sono pianificati fin dall'inizio. Nessuna esplosione imprevista dei costi nelle operazioni produttive.
Integriamo le funzioni AI nella tua app web esistente, nel tuo backend o nel tuo prodotto SaaS, senza uno sviluppo completamente nuovo.
Distribuiamo 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 della risposta per operazioni IA produttive e controllabili.
Altro Servizi AI von CodeGuides
L'integrazione di ChatGPT è un elemento fondamentale, ecco altre offerte di intelligenza artificiale.
Tutti i servizi AI di CodeGuides in sintesi.
Assistenti AI con i propri dati aziendali, architettura RAG e informazioni sulla fonte.
Automatizza i processi manuali con l'intelligenza artificiale: documenti, email, ticket.
Analisi dei casi d'uso e verifica di fattibilità tecnica prima dello sviluppo.
Casi d'uso concreti ed esperienze per aziende di medie dimensioni.
Pronto per integrare un modello linguistico AI per la produzione?
Che si tratti di OpenAI, Azure OpenAI o open source, esaminiamo le opzioni di integrazione, scegliamo il modello giusto e forniamo una funzione AI produttiva nel tuo software esistente.
Domande frequenti sull'integrazione di ChatGPT e OpenAI
Che cos'è un'integrazione ChatGPT?
Un'integrazione ChatGPT connette il tuo software esistente con l'API OpenAI o Azure OpenAI. Le funzioni AI come la generazione di testo, la classificazione, il riepilogo o l'estrazione dei dati sono integrate nella tua app Web, nel tuo backend o nei tuoi strumenti interni, pronte per la produzione e con un'architettura pulita.
Quanto costa l'integrazione con ChatGPT?
Una semplice integrazione con funzioni standard costa tipicamente dagli 8.000 ai 25.000 euro. Integrazioni più complesse con la propria pipeline di dati, diritti di accesso e diversi moduli vengono calcolati individualmente. Nella consultazione iniziale riceverete una valutazione concreta.
Qual è la differenza tra OpenAI e Azure OpenAI?
Entrambi utilizzano gli stessi modelli linguistici. Azure OpenAI viene eseguito sull'infrastruttura Microsoft nell'UE con chiare garanzie di protezione dei dati e conformità. OpenAI Direct è disponibile più velocemente ma ha regole di conservazione dei dati diverse. La scelta dipende dalle tue esigenze di privacy.
ChatGPT può accedere ai nostri dati?
Sì, ChatGPT può accedere ai tuoi dati da database, API o documenti tramite chiamata di funzione, architettura RAG o inclusione diretta del contesto. Stiamo sviluppando la pipeline di dati e l'architettura di accesso a questo scopo.
L'integrazione ChatGPT è conforme al GDPR?
Sì, con la giusta architettura. Azure OpenAI offre contratti di archiviazione dei dati UE e protezione dei dati aziendali. Un'infrastruttura modello locale può essere utile anche per i dati sensibili. Forniamo consulenza su decisioni architettoniche conformi alla protezione dei dati.
Puoi integrare ChatGPT nella nostra app Web esistente?
Sì, questo è il nostro obiettivo. Integriamo ChatGPT e API OpenAI in app web, backend, prodotti SaaS e strumenti interni esistenti, senza uno sviluppo completamente nuovo.
Come vengono controllati i costi dei token?
Sviluppiamo gestione dei token, limiti di budget, registrazione e monitoraggio dei costi come parte dell'integrazione. Ciò significa che i costi dell’IA rimangono trasparenti e controllabili.
Quali modelli sono supportati?
Modelli proprietari: GPT-4o e GPT-4 Turbo tramite API OpenAI e Azure OpenAI. Modelli open source: Llama 3.3, Mistral, Phi-4, DeepSeek R1 e Qwen 2.5 per distribuzioni self-hosted. Vi consigliamo nella scelta del modello in base alla protezione dei dati, ai requisiti di qualità, alla latenza e ai costi.
Quando sono utili i modelli open source invece di GPT-4?
I modelli open source come Llama 3.3 o Mistral Large hanno senso quando (1) è richiesta la completa sovranità dei dati e non è consentito il trasferimento di dati ad API esterne, (2) elevati volumi di richieste rendono i costi dei token poco attraenti, (3) è pianificata la messa a punto dei dati aziendali o (4) i requisiti normativi (sanitari, finanziari, legali) escludono chiamate API esterne. Per molte esigenze aziendali, sono equivalenti in termini di qualità a GPT-4.
Possiamo iniziare con una funzione?
Sì, lo consigliamo. Un'integrazione per una funzione AI chiaramente definita come MVP, quindi espansione graduale ad ulteriori funzioni e connessioni di sistema.
CodeGuides è un'agenzia di app e intelligenza artificiale tedesca per app Flutter, software personalizzato, automazione IA e infrastruttura IA locale. Consulenza e implementazione provengono da un'unica fonte: valutiamo tecnicamente i casi d'uso, costruiamo il primo progetto pilota e lo adattiamo al funzionamento a livello aziendale, conforme al GDPR e con hosting in Germania.
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Descrivi quale funzione AI vorresti integrare nel tuo software. Nella consultazione iniziale esaminiamo i requisiti tecnici e le opzioni di integrazione.
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- OpenAI, Azure OpenAI o Open Source, a seconda delle tue esigenze
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