Filippo prova DS4 sul Mac Studio da 32 GB e racconta l’idea di un’app locale per RAG, skill e documenti riservati dello studio legale.

Note dell’episodio

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DS4: origini e funzionamento

Filippo riparte da DS4, il progetto DwarfStar di Salvatore Sanfilippo, costruito attorno a DeepSeek V4 Flash. Quantizzazione spinta, streaming degli esperti da SSD e ottimizzazione della KV cache rendono possibile l’inferenza locale anche quando il modello non entra interamente in memoria.

Inferenza locale e hardware

Il punto di partenza è la riservatezza dei documenti legali. Dopo l’esperienza con Anonimator, Filippo continua a vedere nell’elaborazione locale una strada interessante per l’avvocatura. Il problema resta il costo di un Mac con molta memoria.

Fork Oppo e primi test

Un fork di Giorgio Oppo suggerisce che DS4 possa funzionare anche su Mac meno dotati. Filippo usa Codex per compilarlo sul suo Mac Studio M1 Max con 32 GB di RAM. Dopo qualche difficoltà iniziale, il modello gira davvero.

Prefill e lavoro notturno

I test mettono subito in luce il collo di bottiglia: il prefill, cioè l’elaborazione iniziale del contesto. Con pochi dati la chat è praticabile; con materiale legale corposo i tempi crescono molto. Da qui nasce l’idea di programmare attività lunghe durante la notte e trovare il risultato al mattino.

DS4 vanilla e benchmark

Filippo prova poi la versione ufficiale, o “vanilla”, di DS4. Sul suo Mac supera il fork Swift, arrivando inizialmente intorno ai tre token al secondo. I benchmark raggiungono contesti di circa 192.000 token: una prova di fattibilità notevole su 32 GB.

Stabilizzare codebase e flussi

L’entusiasmo porta rapidamente a modifiche e prototipi. Prima di aggiungere altro serve ripulire la codebase e distinguere due lavori: capire i limiti del sistema e costruire flussi affidabili. Anche con l’IA, un’app complessa richiede progetto, test e disciplina.

Una nuova app Swift

L’idea è mantenere il server DS4 ufficiale e costruirgli sopra un’app Swift verticale per il lavoro legale. L’interfaccia può così essere personalizzata senza riscrivere il motore, conservando i miglioramenti delle nuove versioni.

Skill legali e RAG

Il prototipo include una cartella di skill sul modello di Claude Desktop, riutilizzando le skill legali già preparate da Filippo, e integra l’MCP di BuddaLaw. Per i documenti entrano in gioco RAG, Pandoc, PDFKit e la possibile alternativa Docling.

Prefill e indicizzazione notturni

Il progetto più ambizioso prepara durante la notte documenti, sintesi e porzioni di prefill riutilizzabili. Ogni pratica verrebbe indicizzata in anticipo, riducendo il lavoro da svolgere al momento della richiesta: al modello si consegnerebbe già la “pappa pronta”.

Email EML nelle pratiche

Filippo riprende il tema della puntata 81: indicizzare i file EML archiviati nelle pratiche per ricostruire la storia della corrispondenza, estrarre attività e produrre report. È un caso d’uso naturale per un sistema locale, perché unisce dati riservati, archivi esistenti e lavoro eseguibile senza fretta.

Limiti dell’inferenza locale

I vincoli restano pesanti. Le ricerche possono richiedere quindici o venti minuti, i task procedono uno alla volta e una vera esperienza agentica sarebbe molto lenta. Per attività non riservate, servizi cloud come Claude Code o Perplexity restano più efficienti; il vantaggio locale emerge soprattutto sui documenti dello studio.

RAG locale sui documenti

Il caso d’uso più promettente è quindi meno spettacolare, ma concreto: riassumere fascicoli, cercare informazioni in grandi raccolte e risalire alla pagina esatta del PDF da cui arriva una risposta, in uno stile simile a NotebookLM. La prova di concetto non è ancora un prodotto finito, ma indica una direzione credibile.