SAGIM - Sistema Avanzato di Gestione Intelligente dei Mercati

SAGIM è una piattaforma di intelligenza artificiale all'avanguardia progettata per supportare le aziende nella loro espansione e gestione dei mercati globali.

Descrizione Breve

SAGIM (Sistema Avanzato di Gestione Intelligente dei Mercati) è un'intelligenza artificiale avanzata che integra analisi predittiva, machine learning e big data per fornire insights strategici e supporto decisionale nel contesto dei mercati internazionali. Progettata per aziende che mirano all'espansione globale, SAGIM offre un set completo di strumenti per l'analisi di mercatoe e la gestione del rischio su scala internazionale.

Funzionalità Principali

🔮 Analisi predittiva di mercato

📊 Analisi dei social media e sentiment analysis

🕵️ Analisi competitiva avanzata

💹 Pricing dinamico e ottimizzazione

⚖️ Consulenza legale intelligente per mercati internazionali

🛡️ Gestione del rischio geopolitico ed economico

🌍 Analisi dei dati culturali e adattamento del business

🎯 Sistemi di raccomandazione personalizzati

🧩 Simulazioni di scenario per strategie di ingresso nel mercato

Architettura Tecnica del Sistema RAG

SAGIM utilizza un'architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation) ad alte prestazioni, ottimizzata per l'analisi e la gestione di mercati globali, implementata principalmente in Rust con componenti critiche in Python.

Componenti Principali

1. Modello di Linguaggio (LLM):

   • LLM llama3.1 70B: Utilizzato per tutte le elaborazioni, dal parsing iniziale alle analisi complesse
   • Ottimizzazione: Prompt tuning avanzato e specializzazione per output booleani e strutturati

2. Sistema di Embedding:

   • Modello: gte-Qwen2-7B-instruct
   • Dimensionalità: 1024
   • Ottimizzazione: Inference accelerata tramite Rust con bindings Python

3. Vector Database:

   • Engine: pgvector
   • Indice: IVFFlat per bilanciamento ottimale tra velocità e accuratezza
   • Integrazione: Connettore custom in Rust per massimizzare le performance

Pipeline di Elaborazione

1. Ingestion e Preprocessing:

   • Normalizzazione dei dati in input con librerie Rust ad alte prestazioni
   • Tokenizzazione parallela utilizzando algoritmi ottimizzati

2. Embedding Generation:

   • Utilizzo di gte-Qwen2-7B-instruct attraverso un wrapper Rust per performance elevate

3. Retrieval:

   • Ricerca ANN (Approximate Nearest Neighbor) su pgvector ottimizzata in Rust
   • Reranking con algoritmo custom implementato in Rust per massima efficienza

4. Knowledge Augmentation:

   • Integrazione asincrona di fonti esterne utilizzando Rust async/await
   • Aggiornamento incrementale del knowledge base con lock-free data structures

5. Generation con llama3.1 70B:

   • Prompt engineering avanzato con template ottimizzati per output booleani e strutturati
   • Caching intelligente dei risultati intermedi per ridurre la latenza

Ottimizzazioni e Performance

• Latenza media:
  • Queries booleane e strutturate: 25ms
  • Queries complesse: 185ms
• Precisione (MRR): 0.92 su benchmark interni
• Utilizzo di memoria: Ottimizzato attraverso Rust's ownership system e allocatori custom

Addestramento e Fine-tuning

1. Dataset: Crwaling di dati da diverse fonti
2. Tecniche: Prompt tuning specializzato per output booleani e strutturati

Il sistema RAG di SAGIM è stato ingegnerizzato per eccellere in tutte le funzionalità chiave, sfruttando la potenza di llama3.1 70B e l'ottimizzazione in Rust per ottenere prestazioni eccezionali, particolarmente per l'elaborazione di valori booleani e strutturati tipici delle analisi di mercato e finanziarie.