Un'elaborazione end-to-end, senza compromessi.

Elaborazione in batch o singolo file. PDF, Excel, PPTX, HTML, Markdown con estrazione automatica dei metadati.

Rilevamento e mascheramento automatici dei dati sensibili — nomi, telefoni, conti bancari, email — prima di qualsiasi elaborazione IA.

Chunking ricorsivo e gerarchico con relazioni padre-figlio per un retrieval preciso e contestuale.

Indicizzazione vettoriale e contestualizzazione dei dati per una ricerca che comprende il significato, non solo le parole chiave.

Estrazione automatica di entità e relazioni per query complesse sull'intero corpus documentale.

Ogni operazione della pipeline è firmata crittograficamente. Completamente esportabile per le revisioni di conformità.

Ogni ingestion, query e risposta IA è registrata e tracciabile. Pronto per audit interni e regolatori.

Core compatibile con il compilatore Rust certificato Ferrocene, qualificato per ambienti critici secondo le norme IEC 62304 e ISO 26262.

25 port trait astratti disaccoppiano il dominio di business da tutte le dipendenze esterne. Gli adattatori puntano verso il core — mai il contrario.

Pipeline compilata in un singolo binario, senza Python, senza JVM. MSRV 1.75, toolchain stabile.

PipelineContext fortemente tipizzato — nessuna HashMap. Le dipendenze tra stage sono validate al momento dell'assemblaggio, non a runtime.

Tre modalità di retrieval sullo stesso motore: RAG lineare, GraphRAG (RDF triplestore Oxigraph) e fusione multi-query via Reciprocal Rank Fusion.

Estrazione di entità, archiviazione RDF persistente e attraversamento multi-hop direttamente nella pipeline di ingestion.

Ogni stage emette eventi StageStarted / StageCompleted / StageFailed formando una catena crittograficamente verificabile.

PiiStage inseribile in qualsiasi pipeline. Rilevamento e mascheramento basati su regex prima dell'indicizzazione o generazione.

HTML, Markdown, Excel, PPTX e PDF analizzati in puro Rust tramite vectrant-adapter-parser-native. Nessun servizio di parsing esterno.

CachedEmbeddingModel e CachedLLMEngine avvolgono qualsiasi adattatore in modo trasparente senza modificare il core.

OpenAI, Anthropic, Ollama, Cohere e pgvector registrati tramite feature flag. Le chiavi API non vengono mai archiviate — solo il nome della variabile d'ambiente.

Porte InputGuardrail e OutputGuardrail per rilevare prompt injection, filtrare tossicità e applicare le politiche.

Porta AccessControl con RBAC/ABAC per filtrare i risultati di retrieval per utente o ruolo senza esporre contenuti riservati.

Porta QualityEvaluator che misura faithfulness, answer relevance, context precision e context recall nella fase post-pipeline.

PipelineHooks (callback per stage) e PipelineMetrics (timing aggregato) senza intrusione nella logica di business.

Copertura unit, integrazione ed end-to-end. Zero unwrap() / panic!() / unsafe nel codice di produzione, garantito da test automatizzati.