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Casi d'uso IA

Benvenuto nella sezione Casi d'uso IA. Qui troverà guide pratiche, best practice (design pattern) ed esempi di codice per integrare in modo efficiente la nostra Everyware AI API nei Suoi processi aziendali e nelle Sue applicazioni.

La nostra piattaforma funziona interamente su un'infrastruttura GPU ad alte prestazioni in Svizzera. In questo modo i Suoi dati e i Suoi prompt sono protetti in ogni momento e soddisfano i più elevati standard di conformità e protezione dei dati.

Panoramica dei casi d'uso tipici

Ecco gli scenari implementati più di frequente sulla nostra piattaforma:

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Combini le Sue basi di conoscenza interne (ad esempio documenti, wiki o database) con LLM per generare risposte precise e consapevoli del contesto.

  • Endpoint rilevanti: /v1/embeddings per la vettorizzazione, /v1/rerank per un ranking di ricerca ottimizzato e /v1/chat/completions per generare le risposte.
  • Modelli consigliati: ew/qwen3.8-27b (conoscenza 90.89) o ew/deepseek-v4.1-flash-1017 (conoscenza 77.39); embeddings: ew/qwen3-embedding-4b, reranking: ew/qwen3-reranker-4b

2. Classificazione ed estrazione dei dati

Strutturi automaticamente dati non strutturati (ad esempio e-mail, ticket di supporto o report). Può estrarre metadati, analizzare il sentiment o instradare automaticamente i ticket al reparto corretto.

  • Vantaggio: Tempi di elaborazione rapidi e elevata precisione grazie all'uso di output strutturato (modalità JSON) o del tool calling.
  • Modelli consigliati: ew/glm-5.3-flash (globale 71.27); decisioni tipizzate con probabilità: ew/dex via POST /v1/systemone

3. Agenti IA e automazione dei flussi di lavoro

Crei agenti autonomi o semi-autonomi in grado di eseguire azioni in sistemi esterni tramite il tool calling (chiamata di funzioni), ad esempio per prenotare appuntamenti, interrogare API o aggiornare record di database.

  • Modelli consigliati: ew/glm-5.3-flash (agentico 79.63), ew/qwen-3.8-flash-next-fp8 (agentico 78.76) o ew/deepseek-v4.1-flash-1017 (agentico 70.74); guardrail: ew/dex via POST /v1/systemone

4. Assistenza al codice e sviluppo

Integri i nostri modelli nei Suoi processi di sviluppo interni per generare frammenti di codice, automatizzare le revisioni del codice, scrivere unit test o analizzare codice legacy.

  • Modelli consigliati: ew/deepseek-v4.1-flash-1017 (coding 66.76), ew/qwen-3.8-flash-next-fp8 (coding 64.87) o ew/glm-5.3-flash (coding 61.67)
  • Agenti da terminale: guide di configurazione per OpenCode, Pi, omp, Prime Agent, jcode e DeepSeek Harness.
  • Integrazione IDE: Preferisce lavorare nell'editor? Scopra come collegare VS Code alla nostra Everyware AI API.

5. Generazione di testo

Generi descrizioni di prodotti, riassunti, e-mail, documentazione o testi marketing a partire da input strutturati. I nostri modelli gestiscono tedesco, francese, italiano e svizzero tedesco con alta qualità, il che li rende adatti ai contenuti specifici della regione DACH.

  • Modelli consigliati: ew/qwen-3.8-flash-next-fp8 (globale 73.18), ew/deepseek-v4.1-flash-1017 (globale 72.12) o ew/glm-5.3-flash (globale 71.27)

Primi passi per l'implementazione

  1. Chiave API e accesso: Se non l'ha già fatto, richieda una chiave virtuale tramite il Cloud Service Portal o il nostro team di supporto.
  2. Scelta del modello: Scelga il modello adatto alle Sue esigenze. In generale:
    • Utilizzi i modelli di fascia alta per attività complesse (ragionamento, agenti, RAG).
    • Utilizzi modelli più piccoli per attività semplici e ripetitive come la classificazione, per ridurre i costi e i tempi di inferenza.
  3. Integrazione: Utilizzi l'SDK OpenAI nel Suo linguaggio di programmazione preferito (Python, JS/TS, Go) e lo punti semplicemente all'api_base con la Sua chiave API.

Consulenza personalizzata

Sta pianificando un progetto specifico o ha bisogno di supporto per l'architettura della Sua pipeline RAG? Il nostro team support e solutions sarà lieto di assisterla nella progettazione e nell'implementazione.