Applicazione con AI via API
Langflow→APIAI provider
16 vCPU64 GB RAM500 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.
AGENTI VISUALI, SERVING E OSSERVABILITÀ
Langflow. Dai forma alle tue idee AI.
Langflow, software gratuito e open source, ti permette di costruire assistenti AI collegando blocchi su uno schermo. Prova le conversazioni, aggiungi documenti e strumenti e porta il risultato nelle tue applicazioni.
- Costruisci assistenti con blocchi visuali
- Collega documenti e strumenti
- Prova le conversazioni prima del rilascio
- Integra i flussi nelle tue applicazioni
- Aggiungi componenti personalizzati
- Analizza le esecuzioni con Langfuse
- Importa ed esporta i flussi
- Licenza Langflow · MIT
LangflowVisual AI builderDEMO
INPUTChat Input●MODELLOLocalAI / vLLM●AGENTERAG Agent●OUTPUTChat Output●
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
Langflow→vLLM + LangfuseQwen3-8B
32 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.
Langflow · Risorse, compatibilità e licenze
Con Langflow separa le esigenze dell’editor da quelle di inferenza e tracciamento. Langflow è MIT; LocalAI, vLLM, Langfuse e i modelli vanno considerati individualmente per licenze e compatibilità.
Langflow: 2 core · 2 GB RAM (4 GB recommended) · Langfuse + database + worker
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.
La base Langflow comprende anche Langfuse e i suoi servizi dati; ingestione e inferenza concorrenti richiedono ulteriori risorse.
Documentazione ufficiale ↗LANGFLOW + LOCALAI/VLLM + LANGFUSE · CARATTERISTICHE
Tre livelli per evitare una piattaforma AI opaca.
Il disegno visuale, il runtime dei modelli e l’osservabilità restano separati ma collegati da API e telemetria.
Langflow
Compone agenti e workflow su canvas, con componenti riutilizzabili e API distribuibili.
LocalAI o vLLM
LocalAI privilegia compatibilità e varietà hardware; vLLM concentra il serving LLM ad alto throughput su GPU.
Langfuse
Raccoglie trace, prompt, score, dataset e metriche per capire qualità, costi e latenza.
Stack aperto
Ogni livello può essere aggiornato o scalato senza sostituire l’intera soluzione.
Langflow
Agent engineering
Progetta strumenti, memoria e routing su canvas e pubblica il flusso come API.
LocalAI/vLLM
Model serving
Confronta runtime e modelli mantenendo stabile il contratto verso le applicazioni.
Langfuse
LLM observability
Analizza trace, errori, latenza, token, feedback ed evaluation nello stesso perimetro.
AI ACT · GOVERNANCE TECNICA
Dall’idea al flusso, con scelte comprensibili.
In Langflow colleghi modelli e strumenti per costruire il tuo assistente. Conservare le versioni e seguire le esecuzioni aiuta il team a capire cosa è cambiato e chi approva il passo successivo.
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 UELa storia delle esecuzioni
Collega le tracce delle esecuzioni ai componenti e alle versioni dei flussi.
Esempi vicini al lavoro reale
Prepara casi di prova prima di modificare prompt, strumenti o modelli.
I dati da conservare
Limita i dati sensibili registrati nelle tracce e definisci tempi di conservazione.
Modifiche condivise
Approva le modifiche dei flussi dopo i test e documenta il responsabile.
GUIDA AL SOFTWARE
Come funziona Langflow?
Langflow ti aiuta a costruire un assistente AI collegando elementi in un editor visuale. Puoi combinare un modello, documenti e strumenti, seguendo il percorso della richiesta fino alla risposta.
LocalAI o vLLM possono occuparsi del modello locale; Langfuse aiuta a osservare le attività quando viene integrato nel progetto.
A cosa ti aiuta
Ti permette di trasformare un’idea in un flusso utilizzabile dalle tue applicazioni, organizzando i diversi passaggi.
Da dove iniziare
Inizia da un percorso semplice, configura i collegamenti necessari e aggiungi componenti man mano che il progetto prende forma.
Cosa seguire nel tempo
Conserva le versioni e proteggi le credenziali. Dimensiona separatamente il modello e i servizi che accompagnano il flusso.
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: 16 vCPU · 64 GB RAM · 500 GB NVMe. SELF-HOSTED: 32 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 Langflow + LocalAI/vLLM + Langfuse, integrazioni e supporto del modello: la gestione sistemistica del server e quella del software sono attività distinte.