ML.NET, serie temporali e backtest

Pipeline di feature engineering, training con LightGBM o algoritmi time series, valutazione con walk-forward e metriche dedicate. Integrazione dati di mercato e sentiment testuale come input opzionali. Avvertenza: ambito ricerca/ingegneria — non consulenza finanziaria retail; nessuna promessa di rendimento.

Riproducibilità e rischio

Versionate dataset, split temporali e parametri modello. Documentate limiti di overfitting e costi di dati mancanti. Health check e Polly su integrazioni esterne riducono blackout silenziosi nei worker.

Chunking e sovrapposizione

La segmentazione del testo influenza recall e precisione: chunk troppo grandi diluiscono il segnale semantico; troppo piccoli perdono contesto. Spesso si usa sovrapposizione controllata tra chunk adiacenti e metadati (numero articolo, rubrica, data di pubblicazione) per filtri SQL pre-vector.

Enrichment controllato

Gli worker di enrichment possono estrarre entità o riassunti con LLM. Va definito cosa resta persistito e cosa è volatile, per costi e privacy. Separare job di enrich da job di embed consente di ricalcolare vettori senza ripagare arricchimenti già validati.

Indici e prestazioni

Con volumi elevati, IVFFlat o HNSW su pgvector richiedono tuning di liste e parametri di costruzione. Monitorate tempi di build indice durante finestre di manutenzione. Query ibride (filtro relazionale + top-k vettoriale) devono usare piani verificati con dati realistici.

Orchestrazione agenti

Gli agenti possono scomporre domande complesse in sotto-query su sotto-corpus. Serve limite di passi, timeout e budget token per evitare loop costosi. I tool esposti agli agenti devono essere idempotenti dove possibile e loggati.

Allucinazioni e mitigazione

Anche con buon retrieval, il modello può sintetizzare oltre il testo recuperato. Tecniche includono citazioni obbligate, temperature basse, refusal templates e validazione post-gen su presenza di span nei chunk. Il business deve accettare che “non so” sia risposta legittima.

Costi operativi

Embed in batch ammortizzano chiamate rispetto a embed on-the-fly su ogni aggiornamento minore. Cache di query ripetute e deduplica documenti identici riducono storage. Confrontate costo storage vettoriale vs costo re-indicizzazione frequente.

Sicurezza e segregazione

Database dedicati o schema separati per ambienti dev/staging/prod. Ruoli PostgreSQL limitati ai soli comandi necessari per worker e API. Backup crittografati e test di restore periodici.

Test e qualità

Set di domande golden con risposta attesa e fonti attese. Regressioni dopo cambio modello embedding o LLM. Valutazione umana campionata su nuovi tipi di domanda prima di ampliare utenza.

Estensibilità

Nuove fonti documentali richiedono mapping schema e policy di aggiornamento. Prevedete adapter per formati (HTML, PDF testo, DOCX) e normalizzazione Unicode.

Handover

Documentate come rilanciare worker, come verificare lunghezza code, come invalidare cache semantica. Il cliente deve poter operare in emergenza anche senza il fornitore in videochiamata.

Multi-tenant e isolamento

Se più clienti condividono piattaforma, isolamento logico per schema o database è preferibile a semplice filtro applicativo. Ogni tenant ha quote storage e rate limit distinti per evitare effetto noisy neighbor su indici vettoriali.

Localizzazione contenuti

Documenti bilingui richiedono strategia di lingua nel retrieval: stesso embedding multilingue o modelli separati per lingua con routing esplicito nella domanda.

Disaster recovery

Backup PostgreSQL includono estensione pgvector. Testate restore in ambiente isolato e tempo di ricostruzione indici grandi. Pianificate finestra di manutenzione per rebuild dopo disaster.