Documenti per bandi e gare compilati in automatico, ogni giorno

Il problema da risolvere.

Il problema non consisteva soltanto nell’inserire del testo in un file. Un documento di gara può distribuire le richieste fra paragrafi, celle e caselle, ripetendo informazioni in punti diversi. Per compilarlo occorre riconoscere dove si trova la richiesta, capire a quale dato corrisponde e inserirlo nello spazio previsto, mantenendo utilizzabile la struttura del documento.

Anche il JSON in ingresso poteva avere una struttura variabile. Le informazioni dell’azienda non arrivavano necessariamente con gli stessi nomi o nella stessa organizzazione. Il sistema doveva mettere in relazione il significato dei dati disponibili con ciò che il documento chiedeva, senza dipendere soltanto dalla coincidenza letterale fra un’etichetta e una chiave del file.

Il cliente aveva già provato strumenti basati su ChatGPT e Claude nel proprio processo. Sul materiale utilizzato emergevano compilazioni inesatte, parti lasciate incomplete, problemi nella scrittura dei file Word e difficoltà durante la conversione dei documenti. Questi tentativi hanno definito l’esigenza di un programma dedicato, nel quale il modello linguistico fosse inserito dentro un flusso applicativo progettato per quel compito.

Un ulteriore requisito era distinguere una mancanza di dati da un campo che può essere compilato. Nei documenti aziendali una risposta plausibile non equivale a un’informazione disponibile. Il backend doveva quindi utilizzare i dati forniti e lasciare vuoti gli spazi per i quali mancava il contenuto necessario, rendendoli disponibili alla successiva integrazione della persona.

Come ho affrontato il progetto.

Ho costruito una pipeline che riceve due ingressi: il documento da completare e il JSON con le informazioni aziendali. L’orchestrazione collega l’interpretazione del materiale, l’associazione dei dati alle richieste e la produzione del documento compilato. Gli agenti e i modelli LLM fanno parte di questo percorso, insieme alle logiche del backend necessarie per lavorare sui file e mantenere il risultato dentro il processo dell’azienda.

Mistral è stato scelto per rispettare il requisito del cliente sull’utilizzo di modelli europei. L’elaborazione è stata collocata su server Microsoft Azure localizzati in Europa. La scelta del modello e la posizione dell’infrastruttura sono due aspetti distinti della soluzione, coordinati con gli altri requisiti del progetto e con la gestione delle informazioni trattate.

Ho realizzato anche il database MariaDB che sostiene il lavoro nel tempo. I dati aziendali e il materiale del processo vengono archiviati per poter riprendere un documento, modificarlo e scaricarlo in momenti successivi. Il riutilizzo delle informazioni già presenti evita di dover caricare ogni volta i dati della stessa azienda e collega la compilazione del singolo file alla gestione continuativa del lavoro documentale.