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La tesi si concentra sull'implementazione di un'infrastruttura privatizzata, scalabile e orizzontale per una soluzione di Retrieval Augmented Generation completamente open-source. Analizzando le componenti e le tecniche di calcolo distribuito a microservizi per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la ricerca esplora i punti di forza e limitazioni di tale approccio. La soluzione vanta un sofisticato sistemata di monitoraggio delle sue componenti per un'approfondita analisi ed un veloce intervento in caso di problematiche.
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This thesis focuses on the implementation of a privatized, scalable and horizontal infrastructure for a fully open-source Augmented Generation Retrieval solution. Analyzing the components and techniques of distributed microservice computing for natural language processing (NLP), the research explores the strengths and limitations of this approach. The solution boasts a sophisticated monitoring systemata of its components for in-depth analysis and quick intervention in case of issues.