{"id":11837,"date":"2025-02-28T21:26:04","date_gmt":"2025-02-28T21:26:04","guid":{"rendered":"https:\/\/news.dream.press\/news\/?post_type=announcement&#038;p=11837"},"modified":"2025-06-12T16:13:31","modified_gmt":"2025-06-12T16:13:31","slug":"come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it","status":"publish","type":"announcement","link":"https:\/\/news.dream.press\/news\/it\/announcements-it\/come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it\/","title":{"rendered":"Come Abbiamo Creato un Generatore di Piani Aziendali Potenziato dall&#8217;IA Utilizzando LangGraph e LangChain"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Questo post \u00e8 la <strong>Parte 1<\/strong> di una serie in 4 parti. Assicurati di dare un&#8217;occhiata agli altri post della serie per approfondire il nostro <strong>generatore di piani aziendali alimentato da IA<\/strong>.<br>Parte 1: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-built-an-ai-powered-business-plan-generator-using-langgraph-langchain\/\">Come Abbiamo Creato un Generatore di Piani Aziendali con IA Utilizzando LangGraph &amp; LangChain<\/a><br>Parte 2: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-optimized-ai-business-plan-generation-speed-vs-quality-trade-offs\/\">Come Abbiamo Ottimizzato la Generazione di Piani Aziendali IA: Velocit\u00e0 vs Compromessi di Qualit\u00e0<\/a><br>Parte 3: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-created-273-unit-tests-in-3-days-without-writing-a-single-line-of-code\/\">Come Abbiamo Creato 273 Test di Unit\u00e0 in 3 Giorni Senza Scrivere una Singola Linea di Codice<\/a><br>Parte 4: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/ai-evaluation-framework-how-we-built-a-system-to-score-and-improve-ai-generated-business-plans\/\">Framework di Valutazione IA \u2014 Come Abbiamo Costruito un Sistema per Valutare e Migliorare i Piani Aziendali Generati da IA<\/a><\/em><\/p>\n\n\n<p>Quando abbiamo costruito il generatore di piani aziendali alimentato da IA, abbiamo iniziato da zero utilizzando&nbsp;<strong>LangChain<\/strong>&nbsp;e&nbsp;<strong>LangGraph<\/strong>, poich\u00e9 avevamo bisogno di un framework agente capace di gestire flussi di lavoro complessi. A differenza del nostro progetto precedente,&nbsp;<strong>Business Advisor<\/strong>&nbsp;\u2014 un agente basato su chat che si affidava all\u2019SDK di OpenAI e al processing basato su pipeline \u2014 questo nuovo progetto richiedeva un&nbsp;<strong>workflow AI strutturato e multistep<\/strong>&nbsp;per generare e rifinire dinamicamente piani aziendali.<\/p>\n\n\n<p id=\"a238\">Il nostro team di prodotto ha definito le funzionalit\u00e0 principali come segue:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gli utenti avrebbero partecipato a un&#8217;<strong>intervista aziendale<\/strong> dove avrebbero risposto a domande strutturate.<\/li>\n\n\n\n<li>Ogni <strong>coppia domanda-risposta<\/strong> sarebbe stata associata a specifiche sezioni del piano aziendale.<\/li>\n\n\n\n<li>Gli utenti avrebbero potuto successivamente aggiornare le risposte, innescando una <strong>rigenerazione<\/strong> delle sezioni interessate.<\/li>\n\n\n\n<li>Il sistema era progettato per supportare <strong>agenti specifici del dominio<\/strong> futuri, come specialisti di modellazione finanziaria o di ricerca di mercato.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<p id=\"66cf\">Dato l&#8217;aumento della tendenza dei&nbsp;<strong>flussi di lavoro AI multi-agente<\/strong>&nbsp;nelle applicazioni aziendali, abbiamo strutturato il nostro sistema con componenti AI modulari e scalabili che potessero collaborare efficacemente garantendo&nbsp;<strong>precisione, coerenza e adattabilit\u00e0<\/strong>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cccb\">Perch\u00e9 Abbiamo Scelto LangChain &amp; LangGraph<\/h2>\n\n\n<p id=\"0807\">Costruire un&#8217;applicazione complessa basata sull&#8217;IA richiedeva pi\u00f9 di semplici interrogazioni LLM. Avevamo bisogno di:<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Architettura Agnostica Al Modello<\/strong>: La capacit\u00e0 di passare tra i modelli di OpenAI, Claude e persino LLM locali senza grandi riscritture.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Esecuzione Basata Su Grafi<\/strong>: Un modo per strutturare i flussi di lavoro dinamicamente, evitando pipeline rigide.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Memoria Stato-dipendente<\/strong>: La capacit\u00e0 del sistema di mantenere i risultati intermedi tra i vari passaggi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Scalabilit\u00e0<\/strong>: La flessibilit\u00e0 di aggiungere in futuro agenti AI pi\u00f9 specializzati.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"02c9\">LangChain e LangGraph hanno fornito queste capacit\u00e0 tramite flussi di lavoro basati su&nbsp;<strong>grafo aciclico orientato (DAG)<\/strong>, consentendo interazioni complesse tra pi\u00f9 nodi di elaborazione.<\/p>\n\n\n<p id=\"c4e1\">Sebbene non abbiamo implementato immediatamente agenti specifici per dominio, abbiamo progettato il sistema per supportare futuri modelli di IA specializzati in <strong>previsioni finanziarie, conformit\u00e0 legale o analisi di mercato<\/strong>, garantendo che il framework rimanesse flessibile.<\/p>\n\n\n<p id=\"cd36\">Una tendenza principale che abbiamo identificato \u00e8 stata l&#8217;adozione crescente di <strong>workflow di IA multi-agente<\/strong> in applicazioni aziendali complesse. Aziende come LinkedIn e Uber hanno implementato con successo architetture basate su agenti per migliorare le operazioni e il processo decisionale. Ispirati da questo, abbiamo progettato il nostro sistema in modo che pi\u00f9 nodi IA potessero collaborare dinamicamente, garantendo che ogni passaggio di elaborazione potesse essere ottimizzato indipendentemente pur mantenendo una integrazione fluida.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"96a4\">Implementazione del Flusso di Lavoro IA<\/h2>\n\n\n<p id=\"bf08\">L&#8217;architettura principale era composta da:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Risposte degli utenti dall&#8217;intervista<\/strong>&nbsp;memorizzate come dati strutturati.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Flusso di lavoro alimentato da LangGraph<\/strong>&nbsp;che ha indirizzato dinamicamente i compiti ai nodi AI pertinenti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Una strategia di selezione del modello ibrido<\/strong>, che consente a compiti diversi di essere gestiti da diversi modelli di OpenAI (GPT-4o per le sezioni dettagliate, GPT-4o-mini per la stesura generale).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Un approccio di generazione ibrido<\/strong>, dove alcune sezioni sono state generate&nbsp;<strong>individualmente per l&#8217;accuratezza<\/strong>, mentre altre sono state elaborate in&nbsp;<strong>batch per l&#8217;efficienza<\/strong>.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"1dce\">Scomposizione Passo Dopo Passo Delle Operazioni<\/h2>\n\n\n<p id=\"4917\">Il nostro flusso di lavoro per la generazione del piano aziendale ha coinvolto diversi passaggi sequenziali:<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Nodo di Bozza<\/strong>&nbsp;\u2014 Genera una bozza iniziale del piano aziendale in base alle risposte dell&#8217;utente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nodo di Valutazione<\/strong>&nbsp;\u2014 Valuta la bozza, identificando lacune e aree di miglioramento.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Raffinamento Post-Valutazione<\/strong>&nbsp;\u2014 Adegua la bozza basandosi sul feedback della valutazione.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generazione Finale<\/strong>&nbsp;\u2014 Produce la versione finale, garantendo completezza e coerenza.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"e349\">Questo approccio a pi\u00f9 fasi ha garantito una <strong>raffinazione progressiva<\/strong> del piano aziendale, anzich\u00e9 affidarsi a una singola generazione di IA. Tuttavia, a causa di limitazioni di prestazione, abbiamo successivamente semplificato questo in un <strong>processo di generazione in un unico passaggio<\/strong> per motivi di usabilit\u00e0, di cui discuteremo in un futuro articolo.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"82ae\">Esempio di Elaborazione Basata su Grafi<\/h2>\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted has-black-color has-text-color has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\"><br>    graph TD;<br>        A[Intervista Utente] --> B[Generazione Bozza];<br>        B --> C[Valutazione];<br>        C --> D[Raffinamento Post-Valutazione];<br>        D --> E[Piano Aziendale Finale];<br><br><\/pre>\n\n\n<p id=\"7e79\">Questa struttura illustra come i compiti si sviluppano attraverso diverse fasi, garantendo un&#8217;esecuzione modulare e scalabile.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"d6d4\">Esempio: Utilizzo di Strumenti per la Generazione Strutturata<\/h2>\n\n\n<p id=\"ec96\">Una delle nostre decisioni principali \u00e8 stata sfruttare il&nbsp;<strong>richiamo di strumenti<\/strong>&nbsp;nel modo rigoroso di OpenAI. Questo ha permesso ai modelli di IA di interagire con funzioni strutturate e applicare&nbsp;<strong>risposte prevedibili e formattate<\/strong>, riducendo le allucinazioni.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"d534\">Esempio Di Utilizzo Strumento: Generazione Delle Sezioni Del Piano Aziendale<\/h3>\n\n\n<pre class=\"wp-block-code has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\"><code>\n       import { StructuredToolWithStrict } from 'langchain\/tools';\n       import { z } from 'zod';\n\n<\/code><\/pre>\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\">const sectionsSchema = z.object({\n  sections: z.array(\n    z.object({\n      id: z.string().describe('L'ID della sezione'),\n      slug: z.string().describe('Lo slug del template per questa sezione'),\n      content: z.string().describe('Il contenuto generato per questa sezione')\n    })\n  ).describe('Un insieme di sezioni del piano aziendale')\n}).strict();\nexport class GenerateBusinessPlanSections extends StructuredToolWithStrict {\n  name = 'generate_sections';\n  description = 'Genera sezioni strutturate del piano aziendale basate sugli input degli utenti.';\n  schema = sectionsSchema;\n  async _call(input) {\n    return { sections: input.sections }; \/\/ Contenuto generato dall'IA fornito come argomenti dello strumento\n  }\n}<\/pre>\n\n\n<p id=\"5de7\">L&#8217;uso di&nbsp;<strong>Zod per la validazione dello schema<\/strong>&nbsp;ha garantito che le risposte fossero sempre ben formate e sicure per il tipo, riducendo gli errori di analisi e consentendo la&nbsp;<strong>validazione automatica<\/strong>&nbsp;del contenuto generato dall&#8217;IA.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"9979\">Sfide &amp; Modifiche LangChain<\/h2>\n\n\n<p id=\"feed\">Nonostante i vantaggi di LangChain e LangGraph, abbiamo incontrato diversi ostacoli che hanno richiesto modifiche personalizzate:<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Limitazioni di LangChain<\/strong> \u2192 Mancanza di una modalit\u00e0 rigorosa per la chiamata degli strumenti e mancanza di supporto per lo streaming delle uscite degli strumenti. Abbiamo esteso le funzioni integrate di LangChain per imporre vincoli di uscita pi\u00f9 rigorosi e modificato LangGraph per consentire lo streaming incrementale di risposte strutturate.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Documentazione insufficiente di LangChain<\/strong> \u2192 Abbiamo frequentemente dovuto leggere e analizzare il codice sorgente di LangChain a causa di una documentazione insufficiente, il che ha reso l&#8217;implementazione pi\u00f9 lenta e il debugging pi\u00f9 difficile.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Problemi di qualit\u00e0 del codice<\/strong> \u2192 Alcuni aspetti dell&#8217;implementazione di LangChain mancavano di manutenibilit\u00e0, richiedendoci di rifattorizzare e ottimizzare componenti chiave.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Colli di bottiglia delle prestazioni con l&#8217;API degli Assistenti di OpenAI<\/strong> \u2192 Inizialmente abbiamo utilizzato l&#8217;API degli Assistenti, ma abbiamo scoperto che la creazione di thread introduceva una latenza significativa e i messaggi non strutturati aggiuntivi nelle chiamate agli strumenti rallentavano i tempi di risposta. Alla fine siamo passati all&#8217;API di Chat per risposte strutturate e una maggiore efficienza.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"864f\">Per affrontare queste problematiche, abbiamo sviluppato un componente personalizzato&nbsp;<strong>OpenAIAssistantRunnable<\/strong>, un componente specializzato basato sull&#8217;implementazione esistente di LangChain, ma migliorato per supportare lo streaming, chiamate di strumenti rigorose e flussi di lavoro multi-step.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"67b4\">Regolazione Finale dell&#8217;Architettura<\/h2>\n\n\n<p id=\"1a33\">Mentre l&#8217;architettura originale delle operazioni \u00e8 rimasta intatta, abbiamo ridotto il numero di passaggi di elaborazione da&nbsp;<strong>molteplici iterazioni a una generazione in un solo passaggio<\/strong>&nbsp;per migliorare la velocit\u00e0 e l&#8217;esperienza utente nella versione finale.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"9d01\">Punti Chiave<\/h2>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>LangChain + LangGraph sono stati essenziali<\/strong>&nbsp;ma hanno richiesto una personalizzazione profonda per risposte strutturate e l&#8217;uso di strumenti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Approcci di generazione ibridi<\/strong>&nbsp;\u2014 combinando elaborazione individuale e di gruppo \u2014 ci hanno permesso di bilanciare&nbsp;<strong>accuratezza ed efficienza<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Risposte strutturate e validazione dello schema<\/strong>&nbsp;hanno migliorato significativamente la qualit\u00e0 e l&#8217;affidabilit\u00e0 delle output dell&#8217;IA.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Un approccio di elaborazione multi-step<\/strong>&nbsp;\u00e8 stato inizialmente utilizzato, ma a causa di limitazioni di prestazione, \u00e8 stata implementata una&nbsp;<strong>generazione in un unico passaggio semplificato<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ottimizzazione della velocit\u00e0 di esecuzione dell&#8217;IA<\/strong>&nbsp;passando dall&#8217;API Assistants all&#8217;API Chat ha drasticamente ridotto i tempi di generazione preservando le risposte strutturate.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"5db2\">Prova La Nostra Suite Aziendale Potenziata Da IA<\/h2>\n\n\n<p id=\"eee3\">Sperimenta le piene capacit\u00e0 dei nostri strumenti aziendali guidati da IA, costruiti e ospitati su&nbsp;<strong>DreamHost<\/strong>. Dalla pianificazione aziendale alla generazione di contenuti, la nostra suite di strumenti IA \u00e8 progettata per aiutare gli imprenditori e le aziende a semplificare le loro operazioni.<\/p>\n\n\n<p id=\"be88\">I clienti DreamHost possono cliccare <a href=\"https:\/\/panel.dreamhost.com\/index.cgi?tree=ai.dashboard#\/business-planner\">qui<\/a> per iniziare ed esplorare il nostro <strong>generatore di piani aziendali alimentato da IA<\/strong>&nbsp;e altri strumenti IA. <\/p>\n\n\n<p><em>Questo post \u00e8 la <strong>Parte 1<\/strong> di una serie in 4 parti. Assicurati di controllare gli altri post della serie per approfondire il nostro <strong>generatore di piani aziendali alimentato da IA<\/strong>.<br>Parte 1: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-built-an-ai-powered-business-plan-generator-using-langgraph-langchain\/\">Come abbiamo costruito un generatore di piani aziendali alimentato da IA usando LangGraph &amp; LangChain<\/a><br>Parte 2: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-optimized-ai-business-plan-generation-speed-vs-quality-trade-offs\/\">Come abbiamo ottimizzato la generazione di piani aziendali IA: Velocit\u00e0 vs. Compromessi di qualit\u00e0<\/a><br>Parte 3: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-created-273-unit-tests-in-3-days-without-writing-a-single-line-of-code\/\">Come abbiamo creato 273 test unitari in 3 giorni senza scrivere una sola riga di codice<\/a><br>Parte 4: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/ai-evaluation-framework-how-we-built-a-system-to-score-and-improve-ai-generated-business-plans\/\">Framework di valutazione IA \u2014 Come abbiamo costruito un sistema per valutare e migliorare i piani aziendali generati da IA<\/a><\/em><\/p>\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Questo post \u00e8 la Parte 1 di una serie in 4 parti. 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Parte 1: Come abbiamo costruito un Generatore di Piani Aziendali alimentato da IA usando LangGraph & LangChain Parte 2: Come abbiamo ottimizzato la Generazione di Piani Aziendali IA: Compromessi tra Velocit\u00e0 e Qualit\u00e0 [\u2026]","og_url":"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/it\/announcements-it\/come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it\/","og_site_name":"DreamHost","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DreamHost\/","article_modified_time":"2025-06-12T16:13:31+00:00","og_image":[{"width":1364,"height":866,"url":"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/How-We-Built-an-AI-Powered-Business-Plan-Generator-Using-LangGraph-LangChain-1.jpeg","type":"image\/jpeg"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_site":"@dreamhost","twitter_misc":{"Est. reading time":"7 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/news.dream.press\/news\/it\/announcements-it\/come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/news.dream.press\/news\/it\/announcements-it\/come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it\/"},"author":{"name":"Chris Miaskowski","@id":"https:\/\/news.dream.press\/news\/#\/schema\/person\/6063813fb8dfe183b50140f6a629e92a"},"headline":"Come Abbiamo Creato un Generatore di Piani Aziendali Potenziato dall&#8217;IA Utilizzando LangGraph e LangChain","datePublished":"2025-02-28T21:26:04+00:00","dateModified":"2025-06-12T16:13:31+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/news.dream.press\/news\/it\/announcements-it\/come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it\/"},"wordCount":1414,"publisher":{"@id":"https:\/\/news.dream.press\/news\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/news.dream.press\/news\/it\/announcements-it\/come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/news.dream.press\/news\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/How-We-Built-an-AI-Powered-Business-Plan-Generator-Using-LangGraph-LangChain-1.jpeg","inLanguage":"en-US"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/news.dream.press\/news\/it\/announcements-it\/come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it\/","url":"https:\/\/news.dream.press\/news\/it\/announcements-it\/come-abbiamo-creato-un-generatore-di-piani-aziendali-potenziato-dall8217ia-utilizzando-langgraph-e-langchain-it\/","name":"Come Abbiamo Creato un Generatore di Piani Aziendali Potenziato dall'IA Utilizzando LangGraph e LangChain - 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