Introduzione Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale generativa ha rivoluzionato il modo in cui le aziende gestiscono informazioni, processi e comunicazione interna. Tuttavia, la differenza tra usare strumenti AI pubblici, come ChatGPT, e adottare un chatbot AI integrato all’interno di Microsoft Teams è profonda e strategica, soprattutto quando si parla di organizzazioni che hanno esigenze di…
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Meta sta investendo pesantemente in personaggi generati dall’intelligenza artificiale – essenzialmente “influencer virtuali” – sulle sue piattaforme social. L’azienda ha iniziato a introdurre strumenti e funzionalità per creare personaggi AI che possono chattare, pubblicare contenuti e persino costruire un pubblico. Questo solleva una domanda chiave: cosa significa per gli influencer umani? Verranno sostituiti, potenziati o…
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Nell’era della digitalizzazione, i servizi di Intelligeza Arificiale con WhatsApp stanno diventando sempre più popolari anche nella Customer Care. Per questo motivo abbiamo introdotto nei nostri sistemi e servizi la possibilità di interagire con Agenti Ai su WhatsApp poichè sta diventando una necessità sempre più crociale per le piccole e medie imprese. L’intelligenza artificiale continua…
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Nel contesto dell’evoluzione dei database e delle tecnologie di machine learning, i database vettoriali stanno diventando strumenti essenziali per applicazioni che richiedono ricerche semantiche veloci ed efficienti. Tuttavia, la loro implementazione pone interrogativi importanti sulla gestione dello spazio di archiviazione. Questo documento analizza, con dati concreti e considerazioni tecniche, i fattori che incidono sulla dimensione…
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Nel mondo del disegno industriale e quindi della produzione italiana, il software di progettazione assistita da computer (CAD) rappresenta un elemento fondamentale per la prototipazione dei prodotti. Tuttavia, la creazione di modelli CAD complessi può essere un processo lungo e laborioso, specialmente quando si tratta di generare parti intermedie semplificate. Per affrontare queste sfide, è…
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Come funziona la tokenizzazione? Dovete sapere che la tokenizzazione è folle ed è un miracolo che i modelli linguistici imparino qualcosa. Questa citazione (non mia) riassume bene come funziona la tokenizzazione, uno degli aspetti più importanti dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Ogni interazione con un LLM inizia e termina con la tokenizzazione ed è…
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DSPy è un framework progettato per ottimizzare l’uso dei Large Language Models (LLM).
In questo articolo approfondiremo le “Function Calling” dato che nel panorama dell’AI, gli LLM stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con i dati. Tuttavia, nonostante la loro potenza, questi modelli sono vincolati da alcune limitazioni:
Conoscenza Limitata: La loro conoscenza è ferma al momento dell’addestramento.
Incapacità di Eseguire Domande su Dati Esterni: Non possono eseguire query su dati esterni.
Qui entra in gioco il function calling, un meccanismo innovativo che consente ai modelli di interagire con strumenti esterni, come API e database, per ottenere informazioni aggiornate e specifiche.
La Retrieval Augmented Generation (RAG) è una tecnologia in costante crescita e sempre più popolare. Questa metodologia permette di ampliare la “conoscenza iniziale” degli LLM permettendogli di generare risposte, riflessioni o consigli su qualsiasi base di dati esterna che interessa a noi. In questo articolo, esploreremo in dettaglio Tutto sui RAG, come funzionano e quanto costa implementarla in azienda. Inoltre, forniremo esempi pratici di applicazione nei contesti aziendali, come il recupero dei curriculum vitae e la gestione dei documenti aziendali.
Nel mondo dell’intelligenza artificiale, l’addestramento di modelli di linguaggio su dati specifici è una pratica fondamentale per ottenere risultati personalizzati e accurati. Sentiamo spesso parlare del Fine Tuning LLM e in questo articolo, ti guiderò attraverso il processo di addestramento di un modello di linguaggio, utilizzando come esempio il modello Gemma2 da 2 miliardi di…
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