Non partire dal database vettoriale
Molti assistenti AI interni partono dagli embedding per abitudine. Provate prima la ricerca classica su domande reali e aggiungete i vettori solo dove un set di valutazione ne mostra il bisogno.
Costruisco sistemi dove un agente non è una scatola nera che consigli al management di adottare per fede. Ogni decisione lascia una traccia che qualcuno, fra due anni, può ancora verificare.
Una genera output plausibili senza garanzie. L'altra garantisce senza generare nulla. Messe insieme non fanno una parola d'ordine: fanno un'infrastruttura di responsabilità.
Capitolo 01 →La distanza fra un agente che stupisce in riunione e uno che regge sei mesi dentro un gestionale enterprise è dove si gioca tutto. È lì che lavoro.
Capitolo 02 →La domanda non è tecnica, è legale e reputazionale. E arriva sempre. Un decision ledger ancorato on-chain è una risposta, non una feature di marketing.
Capitolo 03 →Ogni cosa qui sotto esiste perché una delle tre convinzioni andava dimostrata, non raccontata.
Il feed dimentica in tre giorni. L'archivio no. Ogni post vive in italiano, inglese e croato.
Molti assistenti AI interni partono dagli embedding per abitudine. Provate prima la ricerca classica su domande reali e aggiungete i vettori solo dove un set di valutazione ne mostra il bisogno.
Velocità e commissioni di oggi sono la base sbagliata per scegliere una catena. Chiedetevi chi può cambiare le regole, quanto costa quando le condizioni cambiano, chi altro può lavorarci e come se ne esce.
Ancorare un decision ledger sulla catena dimostra esistenza e integrità. Non dimostra che la registrazione fosse corretta, il registro completo o chi scriveva onesto. Quel lavoro sta prima dell'hash.
È la conversazione che faccio più volentieri. Anche solo per dirti che nel tuo caso non serve.