Intelligenza artificiale applicataBlog del Laboratorio
Guide, esperimenti e analisi PartITech su LLM, RAG, ricerca vettoriale e integrazione dell’intelligenza artificiale.
Pubblicazioni del Lab
I nostri articoli documentano esperimenti e scelte architetturali su LLM, RAG, ricerca vettoriale e integrazione dell’IA nelle applicazioni web. Precisano contesto e limiti per restare utili oltre una dimostrazione.
Blog PartITech
Analisi tecniche, guide pratiche ed esperienza sul campo per progettare, modernizzare e mantenere applicazioni sostenibili.
Cloudflare propone di avvicinare l'analisi del codice al contesto di produzione con i modelli Daybreak. Valutate dati trasmessi, prove di priorità e convalide prima di ogni azione.
Una grafica utile si misura dai criteri che rispetta e dalle correzioni che evita. Ecco un metodo per collegare brief, validazione, provenienza e costo effettivamente accettato.
Un accordo su Hugging Face e un finanziamento di Mistral cambiano il contesto dei fornitori dell'IA aperta. Verificate che cosa il vostro team può realmente spostare, ricostruire e mantenere.
Due modelli arrivano in Copilot. Costruite un protocollo comparabile per misurare la qualità del codice, le correzioni e il costo di una modifica convalidata.
Un RAG di produzione non si giudica da alcune risposte convincenti. Deve conoscere le sue fonti, rispettare i diritti, misurare i suoi errori e rifiutare correttamente quando mancano le prove.
La sovranità non si riduce alla posizione di un server. Essa combina controllo dei dati, dipendenze, contratti, modelli, competenze e capacità di uscita.
LoRA o Full Fine-Tuning: Quale Strategia di Fine-Tuning Scegliere per i Tuoi Modelli IA? In un mondo sempre più dominato dall'intelligenza artificiale (IA), l'adattamento dei modelli linguistici a esigenze aziendali specifiche è diventato un obiettivo strategico per molte imprese. I modelli di tipo Transformer, come LLaMA, Mistral, Phi, Qwen o GPT, sono strumenti potenti in grado di comprendere e generare testo, ma spesso necessitano di personalizzazione per soddisfare requisiti particolari. ...
Attraverso un caso pratico, vedremo come creare un completo sistema RAG e inizializzare un dialogo, arricchendo il nostro modello con dati personali. Dettagliamo la creazione di indici e la gestione del contenuto attraverso esempi pratici.
In questo articolo, esploriamo l'uso di basi di dati per lo stoccaggio di conoscenze con TxtAi e discutiamo delle tecnologie di indice vettoriale come Elasticsearch, Faiss, Milvus, Pinecone, Weaviate, Annoy, HNSW e Postgresql con pgvector.
Scopri il mondo della "Generazione Migliorata dal Recupero" (RAG) - un'innovativa fusione tra recupero di informazioni e generazione del linguaggio nell'elaborazione del linguaggio naturale. Esplora i componenti chiave, le sfide e le opportunità di questa tecnologia e segui una guida pratica per implementare un sistema RAG utilizzando TxtAi e Llama.cpp.
Llama CPP è un nuovo strumento progettato per eseguire modelli di linguaggio direttamente in C/C++. Questo strumento è particolarmente ottimizzato per i processori Apple Silicon grazie all'utilizzo della tecnologia ARM NEON e del framework Accelerate. Offre inoltre compatibilità AVX2 per i sistemi basati su architetture x86. Operando principalmente sulla CPU, Llama CPP include anche la capacità di quantizzazione a 4 bit, aumentando così la sua efficienza.
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