Agentic RAG – L’Evoluzione Intelligente dell’Intelligenza Artificiale Generativa
L’Intelligenza Artificiale Generativa sta rivoluzionando il modo in cui le aziende accedono e utilizzano la conoscenza. L’Agentic RAG rappresenta un salto qualitativo nell’applicazione dell’AI Generativa.
System Prompt nei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM): Funzionamento, Contesti Applicativi e Implicazioni
Il system prompt è un meccanismo fondamentale per configurare e controllare il comportamento dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni. La sua implementazione e complessità variano notevolmente a seconda del modello, della piattaforma di erogazione e del contesto applicativo. Una corretta comprensione e un’efficace ingegnerizzazione dei system prompt sono essenziali per sfruttare appieno le potenzialità degli LLM.
Oltre la superficialità di come viene presentato il Vibe-Coding
AI coding: riflessioni su una parodia.
L’era del Low-Code e l’Intelligenza Artificiale: Una Rivoluzione nello Sviluppo Software
Low-code e AI: velocità, rischi e futuro dello sviluppo software
Decodificare i Large Language Models: Le Sei Fasi Essenziali del Loro Funzionamento Intern
Comprendere a fondo il funzionamento interno di un LLM è cruciale per sviluppatori, ricercatori e chiunque desideri approfondire questa tecnologia rivoluzionaria. Questo articolo esamina le sei fasi operative fondamentali che permettono a un LLM di elaborare le richieste degli utenti e generare output testuali coerenti e pertinenti.
Perché i Modelli Open-Source Eccellono nel Retrieval: Una Prospettiva per il Retrieval Augmented Generation (RAG)
Sebbene i modelli proprietari siano leader in applicazioni generali, i sistemi open-source stanno conquistando un ruolo centrale nei task specifici di retrieval e embedding. Comprendere e sfruttare questi vantaggi può aiutare le aziende e i ricercatori a sviluppare sistemi di retrieval più efficaci, mantenendo una posizione di vantaggio in un panorama tecnologico sempre più competitivo.
Contextual Retrieval: Un’Innovazione che Potenzia i Sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) (Parte 1)
La Contextual Retrieval rappresenta un’importante evoluzione nelle tecniche di recupero delle informazioni, migliorando il RAG grazie a una gestione avanzata del contesto. Questa innovazione, basata sulla combinazione di BM25 e embedding contestuali, promette di trasformare il modo in cui le intelligenze artificiali interagiscono con vasti corpus di conoscenze, aumentando significativamente l’accuratezza e la pertinenza delle risposte.
Le Soluzioni di Self-Service per il Customer Service non soddisfano i clienti – E Adesso?
Il self service è stato negli ultimi anni il cavallo di battaglia per la innovazione tecnologica nei customer service. I deludenti risultati di una recente survey di Gartner sono un campanello di allarme anche per la innovazione tecnologica basata sull’intelligenza artificiale
Intelligenza Artificiale e il suo utilizzo per il Lavoro e per la Didattica : due casi notevoli di impiego
La diffusione dei modelli di linguaggio su larga scala (LLMs) ha suscitato grande interesse su come l’intelligenza artificiale (IA) possa essere utilizzata per vari compiti, in autonomia o in cooperazione con gli esseri umani. Negli ultimi anni sono stati prodotti diversi studi, pubblicazioni accademiche e articoli giornalistici sull’impatto che l’intelligenza artificiale e specialmente quella generativa […]
Il Futuro dell’Intelligenza Emotiva nell’Intelligenza Artificiale Conversazionale
EmoLLaMA-chat, come esempio del più ampio progetto EmoLLMs, ci offre uno sguardo su ciò che l’intelligenza artificiale emotiva può raggiungere. Se sfruttati correttamente, questi modelli potrebbero essere strumenti potenti per migliorare il rapporto tra tecnologia e umanità, ma richiedono la giusta combinazione di innovazione e responsabilità.