Quando usare regole vs modelli?

Regole per pattern stabili e semplici (regex, liste); modelli/LLM per linguaggio naturale vario. Spesso conviene un approccio ibrido.

Come valuto la qualità?

Usa set di test stratificati e metriche per classe; monitora drift e confidenza in produzione, con revisione umana sui casi critici.

Classifica dati, applica redaction/mascheramento PII, controlli di accesso e retention minima con audit.

Automatizza e arricchisci i processi con classificazione, estrazione entità, riepiloghi, sentiment e traduzione su Azure AI.

Cluster AI per le Imprese · Torna al pillar · Language · Azure ML

Instradamento automatico, priorità e SLA su base contenuto e intenti.

Estrarre codici cliente, prodotti, importi, date e PII con regole + modelli.

Riassunti conversazioni, verbali riunioni, template email e report.

Analisi reputazione, churn signals e priorità su canali digitali.

Traduzioni automatiche di contenuti e conversazioni in tempo reale.

Input → Pulizia/Detect lingua → (Rules/Model/RAG) → Azione → Feedback → Retraining

RAG consigliato per conoscenza ampia e aggiornata con citazioni.

Approccio	Pro	Contro	Quando usarlo
Regole	Semplice, spiegabile	Scalabilità limitata	Pattern fissi
ML classico	Buon trade‑off accuratezza/costi	Feature engineering	Classificazioni note
LLM	Flessibilità linguistica	Costo/latency, allucinazioni	Testo vario, generazione

Bilancia classi, gestisci sbilanciamenti e conserva esempi borderline.

Metriche per classe, rubriche di valutazione umana, feedback loop.

PII redaction, audit, explainability e controllo dei costi per chiamata.

Come gestire il multilingua?

Detect lingua → normalizza → traduci se necessario → applica pipeline unificata; valuta modelli nativi per le lingue principali.

Quali KPI monitorare?

Accuracy/F1 per classe, latency P95, tasso di confidenza, coverage intenti, cost per item.

Serve un data lake?

Consigliato per storicizzare testi, versionare set di training e supportare audit/compliance.