01 / AI — DIGITAL INFRASTRUCTURE
Vector
Database
La memoria semantica delle tue applicazioni AI. Database vettoriali per RAG, ricerca intelligente e sistemi che capiscono il significato, non solo le parole.
Il servizio
L'AI che conosce i tuoi documenti
01
RAG Architecture
Progettiamo pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) complete: chunking dei documenti, scelta del modello di embedding, indicizzazione nel vector database, retrieval contestuale e generazione finale con LLM. Risultati accurati, fonti citabili, zero allucinazioni sui vostri dati.
02
Ricerca Semantica
Motori di ricerca interna che capiscono il significato delle query, non solo le keyword. I dipendenti trovano documenti, policy, procedure e conoscenza aziendale cercando in linguaggio naturale, anche se non ricordano le parole esatte del documento.
03
Selezione & Setup
Scegliamo il vector database giusto per il caso d'uso: Chroma per i prototipi, pgvector se già si usa PostgreSQL, Qdrant o Weaviate per produzione self-hosted, Pinecone per managed cloud. Setup, ottimizzazione indici e monitoring inclusi.
DB
Cosa facciamo
Dal documento grezzo alla risposta precisa
Stack tecnologico
Il vector DB giusto per ogni caso d'uso
Dalla soluzione più semplice e immediata al database vettoriale enterprise per miliardi di vettori: selezioniamo e configuriamo il sistema più adatto alla vostra scala e infrastruttura.
Dove operiamo
Monza
Milano
Lombardia
Presenza locale
Enplin implementa architetture RAG e vector database per aziende di Meda, Monza, Milano e tutta la Lombardia, con particolare attenzione a chi vuole rendere interrogabile la propria base documentale (manuali, contratti, normative, knowledge base interna) tramite AI.
Operiamo con soluzioni self-hosted per chi ha requisiti di privacy sui dati o preferisce non dipendere da infrastrutture cloud esterne.
FAQ
Domande frequenti
Cos'è un vector database?
Un vector database è un sistema di archiviazione ottimizzato per dati in forma vettoriale (embeddings): rappresentazioni numeriche ad alta dimensione di testi, immagini o dati strutturati. A differenza dei database tradizionali che cercano corrispondenze esatte, un vector database trova elementi semanticamente simili tramite ricerca di vicinanza nel spazio vettoriale.
Perché serve un vector database per l'AI?
I modelli AI (LLM) non hanno memoria delle vostre informazioni aziendali. Con un vector database si implementa il pattern RAG (Retrieval-Augmented Generation): i documenti aziendali vengono convertiti in embeddings e indicizzati; quando l'utente fa una domanda, il sistema recupera i frammenti più rilevanti e li fornisce all'LLM come contesto, ottenendo risposte accurate e aggiornate.
Qual è la differenza tra vector database e database relazionale?
Un database relazionale (PostgreSQL, MySQL) cerca corrispondenze esatte su campi strutturati. Un vector database cerca somiglianza semantica: trova documenti con significato simile anche se usano parole diverse. Sono complementari: spesso si usano insieme, ad esempio con pgvector che aggiunge capacità vettoriali a PostgreSQL mantenendo le query SQL tradizionali.
Quale vector database scegliere per un progetto RAG?
Dipende dalla scala e dall'infrastruttura. Per prototipi e progetti piccoli: Chroma (in-memory, zero config). Per produzione self-hosted: Qdrant o Weaviate. Per scala cloud managed con zero ops: Pinecone. Se già si usa PostgreSQL: pgvector è la scelta più semplice. Per volumi massivi (miliardi di vettori): Milvus. Enplin aiuta a scegliere la soluzione giusta in base al budget e ai requisiti.