Applicazione con AI via API
AnythingLLM→APIAI provider
4 vCPU8 GB RAM100 GB NVMe
Per un avvio a basso carico: applicazione, dati e servizi di base. Il modello viene eseguito dal provider; utilizzo API e servizi esterni hanno costi propri.
WORKSPACE AI PRIVATO E DOCUMENTALE
AnythingLLM. Fai parlare i tuoi documenti.
AnythingLLM, software gratuito e open source, trasforma documenti e informazioni in un assistente da consultare in chat. Organizza le fonti per progetto e trova risposte utili nei materiali che carichi.
- Organizza i documenti per progetto
- Fai domande sui materiali caricati
- Gestisci utenti e permessi di accesso
- Collega il modello AI che preferisci
- Consulta pagine web con gli agenti
- Interroga database con gli strumenti SQL
- Integra una chat nel tuo sito
- Licenza AnythingLLM · MIT
AnythingLLMKnowledge workspaceDEMO
ASSISTENZA TECNICAChiedi ai tuoi documenti
OllamaPDF
Base di conoscenza sincronizzata
148 fontiManuali, procedure e note tecniche pronte per la ricerca.
＋
Fai una domanda alla base documentale…
Modello via API o locale
RISORSE E DIMENSIONAMENTO
Una base prudente, con il modello al posto giusto.
Queste sono proposte Netsons con margine, non minimi ufficiali né prestazioni garantite. Misura memoria, spazio e tempi con i tuoi dati prima della produzione.
Stack con modello locale
AnythingLLM→OllamaQwen3-8B
16 vCPU128 GB RAM1 TB NVMeA40 · 48 GB VRAM
Configurazione di riferimento: Qwen3-8B, una richiesta alla volta e contesto fino a 8k token. Include applicazione, runtime e una GPU A40 da 48 GB. Modelli più grandi o più utenti richiedono un dimensionamento adeguato.
AnythingLLM · Risorse, compatibilità e licenze
Per AnythingLLM considera volume dei documenti e indicizzazione, oltre agli utenti simultanei. Il software self-hosted è MIT; modello, database esterno e servizi collegati hanno condizioni proprie.
2 core · AVX2 (x86) · 2 GB RAM · 5 GB
Il self-hosting permette di gestire applicazione e dati sui tuoi server. Prompt, documenti o risultati inviati a provider, connettori e API seguono anche le condizioni di quei servizi.
Con il database predefinito di AnythingLLM, verifica che AVX2 sia esposto nella macchina virtuale x86.
Documentazione ufficiale ↗ANYTHINGLLM + OLLAMA · CARATTERISTICHE
Dai documenti a un assistente organizzato per workspace.
AnythingLLM riunisce acquisizione, embedding, ricerca e conversazione; Ollama aggiunge inferenza locale e scelta dei modelli.
Workspace separati
Organizza fonti, utenti e istruzioni per progetto, reparto o cliente senza mescolare i contesti.
RAG integrato
Indicizza documenti e recupera i passaggi pertinenti prima di comporre la risposta.
Agenti e tool
Affianca alla ricerca azioni e strumenti controllati per costruire assistenti più operativi.
Provider intercambiabili
Usa Ollama localmente oppure collega endpoint diversi quando qualità e carico lo richiedono.
Documenti
Manuali e procedure
Rende interrogabili documentazione tecnica, policy e processi con workspace dedicati.
Workspace
Supporto interno
Aiuta il team a trovare informazioni e passaggi operativi senza cercare in cartelle sparse.
RAG
Portali per clienti
Costruisce assistenti separati per basi di conoscenza e contesti differenti.
AI ACT · GOVERNANCE TECNICA
Dai valore ai documenti, con la giusta attenzione.
AnythingLLM rende più semplice consultare i materiali del tuo lavoro. Scegli le fonti e le persone che possono accedervi: una risposta utile parte da informazioni adatte e resta confrontabile con l’originale.
Questi accorgimenti ti aiutano a organizzare il lavoro con l’AI. Per capire quali obblighi dell’AI Act riguardano il tuo progetto, considera come viene usato e il ruolo della tua organizzazione: la scelta del software, da sola, non basta.
Quadro normativo ufficiale UELe fonti di ogni progetto
Controlla quali documenti entrano in ogni spazio di lavoro e chi li può consultare.
Come nasce la risposta
Registra il modello, il sistema di indicizzazione e le istruzioni dello spazio.
Cosa sa l’assistente
Spiega che la chat elabora risposte a partire dai materiali caricati.
Il confronto con gli originali
Confronta le risposte rilevanti con i documenti originali prima di utilizzarle.
GUIDA AL SOFTWARE
Come funziona AnythingLLM?
AnythingLLM ti permette di conversare con i documenti del tuo lavoro. Riunisci i materiali in spazi dedicati ai progetti e fai domande per trovare le informazioni che ti servono.
Il modello collegato prepara la risposta usando le informazioni recuperate; la qualità dei materiali resta importante quanto quella del modello.
A cosa ti aiuta
Aiuta a consultare procedure, manuali e documentazione senza dover aprire ogni file uno alla volta.
Da dove iniziare
Crea uno spazio di lavoro, aggiungi documenti aggiornati e collega il modello che preferisci utilizzare.
Cosa seguire nel tempo
Cura gli accessi ai materiali e aggiorna le fonti. Per informazioni importanti confronta la risposta con il documento originale.
DOMANDE FREQUENTI
Prima di portare l’AI nella tua infrastruttura.
Risposte pratiche su risorse, installazione, dati, costi e governance.
Parla con un tecnico →Segui la guida ufficiale del software per verificare i prerequisiti, scegliere il metodo di installazione e completare la configurazione iniziale. Guida ufficiale all’installazione ↗
API: 4 vCPU · 8 GB RAM · 100 GB NVMe. SELF-HOSTED: 16 vCPU · 128 GB RAM · 1 TB NVMe · A40 48 GB VRAM.
Le risorse proposte sono una base Netsons da verificare sul tuo carico, non un minimo valido per ogni modello.
Le API eseguono il modello presso il provider; l’inferenza locale richiede un dimensionamento dedicato.
Modello, quantizzazione, context window, utenti contemporanei, volume documentale, retention dei log e numero di processi paralleli sono le variabili principali da misurare.
Qwen3-8B · 8k context · concurrency 1. A40 · 48 GB VRAM. Le risorse proposte sono una base Netsons da verificare sul tuo carico, non un minimo valido per ogni modello.
Le API eseguono il modello presso il provider; l’inferenza locale richiede un dimensionamento dedicato.
Il self-hosting permette di gestire applicazione e dati sui tuoi server. Prompt, documenti o risultati inviati a provider, connettori e API seguono anche le condizioni di quei servizi.
Verifica le funzioni multiutente e i ruoli disponibili nella versione e nella licenza scelta.
Configura account nominativi e accessi ai dati; per gruppi che richiedono isolamento usa istanze separate.
Dimensiona il modello sulle richieste simultanee, non sul solo numero di account.
Si misurano CPU, RAM, storage, latenza e code; quindi si aumenta la singola istanza oppure si separano frontend, worker, database, storage e runtime AI su nodi dedicati.
NVMe è indicato per runtime, indici, modelli e dati operativi. Object storage e backup remoto completano il disegno per archivi, output e copie di continuità.
Definisci un backup di configurazioni, workspace e dati persistenti, proteggendo credenziali e token. Scegli frequenza e conservazione, quindi prova il ripristino.
Disponibilità e gestione del backup dipendono dal servizio infrastrutturale scelto.
HTTPS, firewall, VPN o rete privata, autenticazione forte, privilegi minimi e separazione dei segreti costruiscono una base tecnica solida.
Log e alert aiutano a verificare il funzionamento nel tempo.
Calcola separatamente infrastruttura, eventuale GPU e consumo del provider AI. Imposta limiti e avvisi dove disponibili e controlla le automazioni ripetitive.
L’abbonamento a una chat AI e l’accesso API seguono condizioni distinte del provider.
Sì. Lo stack usa API, webhook o connettori previsti dai singoli progetti. Le integrazioni vengono autorizzate una per una e documentate nel disegno operativo.
Versioni e dipendenze vengono verificate in staging, dati e configurazioni vengono salvati e l’aggiornamento viene eseguito con una procedura di rollback pronta.
CPU, RAM, VRAM, spazio disco, latenza, throughput, code, errori, utilizzo del modello e tempi di risposta mostrano dove intervenire prima che il carico influenzi gli utenti.
Rende più chiari posizione dei dati, versioni, accessi, log e responsabilità tecniche.
Queste evidenze sostengono classificazione, procedure e supervisione definite dall’organizzazione.
Si valuta il caso d’uso, si informa l’utente quando previsto, si documentano modello e finalità, si definisce la supervisione umana e si conservano evidenze proporzionate al rischio.
Sì. Inventario, controllo accessi, logging, backup, gestione delle vulnerabilità e continuità rafforzano resilienza e capacità di risposta all’interno del percorso organizzativo NIS2.
Consulta la sezione Risorse e dimensionamento: distingue l’esecuzione con modelli via API da quella con modelli locali e collega le relative opzioni infrastrutturali.
Scegli in base al modello utilizzato, ai dati da gestire e al carico previsto.
Il team può aiutarti a scegliere risorse e livello di gestione del server. Concorda esplicitamente installazione, manutenzione di AnythingLLM + Ollama, integrazioni e supporto del modello: la gestione sistemistica del server e quella del software sono attività distinte.