L'obiettivo è fornire una guida pratica per iniziare a sviluppare soluzioni AI, senza addentrarsi nei dettagli tecnici dei modelli. Verranno illustrati concetti come il Retrieval-Augmented Generation (RAG), gli agenti AI e gli strumenti correlati, con esempi di codice per l'implementazione.
Comprendere i concetti chiave dell'AI
Per sfruttare il potenziale delle applicazioni AI, è fondamentale comprendere alcuni componenti e concetti essenziali: Large Language Model (LLM): Un LLM può essere visto come un'applicazione con API in grado di elaborare richieste e generare risposte in linguaggio naturale. Il processo di generazione avviene parola per parola, convertendo l'input in token e embedding numerici che vengono elaborati da reti neurali per predire le parole successive.Gli LLM si dividono in due categorie principali:
- Closed-source: forniti da aziende come OpenAI e Anthropic, richiedono chiavi API per l'accesso - Open-source: possono essere eseguiti localmente o accessibili tramite servizi hosted Prompt: È un set di istruzioni in testo semplice fornite al sistema AI per guidare la generazione della risposta. Il prompt aiuta a convertire la query dell'utente in istruzioni ben strutturate per migliorare accuratezza e rilevanza. LangChain: Un framework che semplifica lo sviluppo di applicazioni basate su LLM, fornendo funzionalità per la gestione di prompt, memoria e interazioni con diversi modelli. Offre vantaggi come: - Gestione efficiente dei prompt - Mantenimento del contesto della conversazione - Integrazione con vari LLM e fonti dati - Creazione di workflow complessiRAG aiuta a superare i limiti degli LLM integrando dati esterni.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Il RAG permette di arricchire le capacità degli LLM consentendo loro di accedere a informazioni esterne non incluse nel training originale. Questo approccio è particolarmente utile per elaborare dati aziendali privati o specializzati.Un esempio pratico è un sistema per la ricerca di candidati in un database di curriculum:
1. Conversione dei curriculum in vettori numerici e archiviazione in un database vettoriale 2. Recupero dei documenti rilevanti in base alla query raffinata dell'utente 3. Generazione della risposta finale combinando i documenti recuperati, la query e lo storico della conversazioneAgenti AI e strumenti
Gli agenti AI sono sistemi sofisticati che integrano strategicamente LLM con una serie di funzioni/strumenti e prompt per rispondere alle query degli utenti. Operano in un ciclo continuo di: 1. Pensiero: l'LLM determina la prossima azione 2. Azione: esecuzione dell'azione selezionata 3. Osservazione: analisi del risultato e decisione sul prossimo passoQuesto approccio strutturato garantisce un ragionamento logico, un uso efficiente degli strumenti e risposte accurate.
Implementazione pratica
L'articolo fornisce esempi di codice per tre applicazioni AI di chat in Python: 1. Un chatbot base utilizzando il pacchetto Chainlit 2. Un'applicazione RAG per la ricerca di talenti 3. Un'app con agente AI e strumenti per interrogazioni meteorologicheQuesti esempi progressivi dimostrano come costruire soluzioni AI pratiche partendo dai concetti fondamentali.
Prospettive future
Due frontiere promettenti da esplorare sono i Sistemi Multi-Agente (MAS) e l'AI Agentica: - MAS: sistemi con più agenti AI specializzati che collaborano, ad esempio per rilevamento frodi o ottimizzazione supply chain - AI Agentica: sistemi autonomi orientati agli obiettivi, capaci di ricerche indipendenti o gestione progetti complessiPartendo dagli esempi forniti, è possibile sviluppare applicazioni AI sempre più sofisticate combinando e estendendo i pattern di base.
L'articolo si conclude incoraggiando la sperimentazione e ricordando che le soluzioni AI efficaci derivano spesso dalla composizione intelligente di componenti semplici e ben compresi, piuttosto che da sistemi complessi di tipo "black-box".
