Negli ultimi anni, infatti, molti framework e librerie di sviluppo GenAI hanno puntato sulla rapidità di prototipazione, offrendo strumenti utili per test e demo ma poco adatti alla messa in produzione.

I problemi principali dei framework esistenti?
Debugging complesso, dipendenza da terze parti, curva di apprendimento ripida e personalizzazione limitata.

E, come risultato, uno scarso controllo sulla costruzione di sistemi RAG complessi e agenti AI.

Una problematica sistemica che ha spinto la scaleup italiana Datapizza a creare Datapizza AI, un framework open source e gratuito progettato per garantire pieno controllo, velocità e modularità nella costruzione di soluzioni RAG e Agenti AI production-ready, già testati e pronti per l’ambiente enterprise.

“Il nostro obiettivo – spiega il CEO di Datapizza, Pierpaolo D’Odorico – è fornire gli strumenti di sviluppo e i framework che permettano a chi innova di farlo in modo profondo, scalabile e coerente con le proprie ambizioni, senza lock-in tecnologici e in modalità totalmente Open”.

La piattaforma introduce infatti un approccio in cui ogni componente è indipendente, intercambiabile e facilmente personalizzabile; questo consente di intervenire a basso livello su ogni passaggio, mantenendo il codice leggibile, tracciabile e osservabile.

Luca Arrotta, Head of AI Engineering di Datapizza, spiega che “avevamo bisogno di un framework che funzionasse nei progetti reali, non solo nelle demo. Cercavamo un tool per costruire velocemente soluzioni RAG e AI Agents production-ready su cui avere pieno controllo e che garantisse elevati livelli di personalizzazione e modularità”.

Il lancio è frutto di un progetto nato nel 2024, con la creazione di un team R&D dedicato alla Generative AI e un obiettivo preciso: trasformare sperimentazioni rapide in soluzioni operative, misurabili e sostenibili in contesti aziendali reali.

Il framework open-source Datapizza AI si basa tre principi: controllo, velocità e flessibilità.

Ovvero un layer sottile sopra gli SDK nativi, rendendo il codice trasparente e facile nel debug; la possibilità di sviluppare rapidamente conoscendo già gli SDK dei provider (come OpenAI e Anthropic), ma già organizzati e modularizzati; massima personalizzazione, che rende ogni componente sviluppato facilmente sostituibile, riusabile e personalizzabile, adattandosi così alle esigenze dell’AI Engineer grazie a un basso livello di astrazione.

“Vogliamo dimostrare che anche dall’Italia si può costruire qualcosa di grande. L’abbiamo già fatto con la nostra community  – conclude Alessandro Risaro, Co- founder & CRO – ma oggi vogliamo fare un passo oltre: creare un artefatto tecnologico open source, che possa essere condiviso, migliorato e utilizzato da chiunque lo desideri. È il momento di mostrare all’estero che gli italiani hanno sempre innovato nel mondo tech, pensiamo a Olivetti o a Faggin con il microprocessore; ora è il momento di dire la nostra anche nel mondo AI”.

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