Data Preparation per AI: il fondamento di ogni progetto AI

Il 80% del lavoro in un progetto AI è preparare i dati. Ci occupiamo di cleaning, normalizzazione, embedding e vectorizzazione.

Pipeline di data preparation

Estrazione scraping/OCR/API, cleaning, trasformazione chunking/embedding, storage vector DB.

Vector database

Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector. Embedding OpenAI, Cohere, modelli open-source.

Domande frequenti

PDF aziendali per chatbot?

Sì: estrazione testo, chunking semantico, embedding e indicizzazione.

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