LLM Lucid AI
Dal generare al fidarsi: ogni risposta verificata, spiegata e auditabile.
Oltre l’output. Dentro il ragionamento.
Fiducia verificata, non presunta
Triplo livello di verifica: fact-checking automatico claim per claim, self-consistency pairwise e pipeline CoVe per ridurre il bias di conferma. Ogni affermazione riceve verdetto, severità e livello di evidenza.
Spiegabilità nativa, non un add-on
Sei metodi complementari integrati nella generazione: logprobs token per token, attribuzione del prompt, analisi contrastiva, chain-of-thought, grafi di conoscenza e clustering dell’attenzione.
Rilevamento proattivo dei rischi
Allucinazioni in 6 livelli, 8 bias cognitivi con rilevanza EU AI Act, e testing What-If con varianti avversariali. I problemi si individuano prima della produzione.
Chi ne beneficia?
Data Scientist e ML Engineer
Debug degli output, valutazione della qualità e selezione dei modelli con metriche oggettive. Individuano dove e quando il modello fallisce prima della produzione.
Audit, Compliance, Legale e Rischio
Spiegabilità auditabile allineata all’EU AI Act. Tracciabilità completa per risposta e sessione, esportabile per audit senza lavoro manuale aggiuntivo.
Team di business
Chi usa l’output per agire: manager, analisti, operatori. Ricevono ogni output con il contesto di fiducia necessario.
Dalla generazione all’analisi, in tempo reale
Connetti
Integrazione via API. Compatibile con i principali LLM. SaaS o self-hosted.
Analizza
Ogni risposta passa per verifica, bias detection, testing avversariale e scoring—mentre viene generata.
Documenta
Evidenza esportabile, tracciabilità per risposta e spiegabilità pronta per audit.
Casi d’uso per settore
Chatbot di consulenza finanziaria
Il ciclo completo: dalla domanda alla fiducia
Un cliente chiede a un chatbot di consulenza finanziaria informazioni sui mutui. Ecco come funziona LLM Lucid AI end-to-end.
Combina un dato verificabile con una previsione: proprio dove gli LLM tendono ad allucinare o introdurre bias senza che nessuno se ne accorga.
✓ Distingue intenzione fattuale vs. predittiva
✓ Prepara una verifica indipendente
✓ Attiva l’analisi di bias sulla risposta
Il team riceve testo generato. Nessuno score di confidenza. Nessuna verifica. Non sa se il dato è reale, inventato o obsoleto.
✗ “Gli esperti prevedono”: senza fonte, claim inventato
✗ “Prossimi mesi”: ambiguità temporale non marcata
✗ Risposta molto diversa se riformuli la domanda
Verifica delle affermazioni
Il 3,2% non coincide con fonti BCE attuali. “Gli esperti prevedono 2,8%” senza fonte: claim inventato.
Tre segnali aggiuntivi
Bassa confidenza sulla cifra esatta. Bias di servilismo rilevato. Instabile tra riformulazioni.
Revisione manuale prima di mostrare al cliente
Bozza di spiegazione regolatoria generata automaticamente. Esportabile.
Esempio illustrativo. Ogni deployment si adatta a modelli, dati e operatività.
Costruita su R&S interna.
LLM Lucid AI integra metodologie sviluppate internamente su explainability, allineamento semantico e analisi probabilistica dei modelli generativi, supportate da linee di ricerca formalizzate attualmente in fase di pubblicazione.
Due strade. Una piattaforma.
Che tu abbia già LLM in produzione o che stia iniziando a valutarli, AyGLOO si adatta a te.
Hai già LLM in produzione
AyGLOO si collega come strato di osservabilità sopra i tuoi modelli esistenti. Nessun cambio architetturale, nessuna interruzione in produzione.
- Integrazione via API con qualsiasi provider
- SaaS o self-hosted in base ai requisiti
- Configurazione specifica per caso d’uso
- Impatto minimo, senza toccare il modello
Stai valutando quale LLM usare
AyGLOO ti aiuta a confrontare modelli, temperature e configurazioni con dati oggettivi prima di impegnarti con un provider.
- Confronto multi-modello con metriche coerenti
- Test su 3 temperature per caso d’uso
- Score di qualità oggettivo per dimensione
- Decisione informata, senza vendor lock-in
Valutazione dello scope
Analisi dei casi d’uso, modelli attuali e requisiti di compliance. Definizione del pilota.
Pilota operativo
Integrazione API, configurazione moduli per vertical e prime metriche sui tuoi output.
Go-live in produzione
Rollout completo, documentazione di compliance pronta e formazione del team sul dashboard di analisi.
Le timeline si basano su implementazioni standard per un singolo caso d’uso. I programmi multi-caso seguono una roadmap per fasi.
Dai un numero all’affidabilità della tua IA.
Un workshop di 45–60 minuti con Ops + IT per identificare casi d’uso ad alto valore e definire un pilota concreto.