Riduci i costi degli LLM del 80% con un'ottimizzazione intelligente dei token
L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.
Costruisci server MCP per assistenti AI con esempi in Python
Il Model Context Protocol (MCP) sta rivoluzionando il modo in cui gli assistenti AI interagiscono con le fonti di dati esterne e gli strumenti. In questa guida, esploreremo come costruire server MCP in Python, con esempi focalizzati sulle capacità di ricerca web e scraping.
API leggermente diverse richiedono un approccio speciale.
Ecco un confronto a fianco a fianco del supporto per output strutturato (ottenere un JSON affidabile) tra i principali fornitori di LLM, più esempi minimi in Python
Un paio di modi per ottenere un output strutturato da Ollama
Modelli di grandi dimensioni (LLMs) sono potenti, ma in produzione raramente desideriamo paragrafi liberi. Invece, vogliamo dati prevedibili: attributi, fatti o oggetti strutturati che possiamo alimentare in un’app. Questo è LLM Structured Output.
Descrizione, elenco dei comandi e scorciatoie da tastiera
Ecco un aggiornato foglio di riferimento per GitHub Copilot, che copre scorciatoie essenziali, comandi, suggerimenti per l’uso e funzionalità di contesto per Visual Studio Code e Copilot Chat
Confronto di strumenti e linguaggi per l'ingegneria del software
La lettera The Pragmatic Engineer pubblicata un paio di giorni fa presenta statistiche di un sondaggio sull’[popolarità dei linguaggi di programmazione, IDE e strumenti AI e altri dati per la metà del 2025.
A luglio 2025, dovrebbe essere disponibile a breve.
Nvidia sta per lanciare NVIDIA DGX Spark - un piccolo supercomputer AI basato sull’architettura Blackwell, con oltre 128 GB di memoria unificata e prestazioni AI da 1 PFLOPS. Un ottimo dispositivo per eseguire LLM.
Articolo dettagliato sulle specifiche e sull'implementazione di MCP in GO
Ecco una descrizione del Model Context Protocol (MCP), note brevi su come implementare un server MCP in Go, inclusa la struttura dei messaggi e le specifiche del protocollo.
Implementi RAG? Ecco alcuni frammenti di codice in Go - 2...
Dato che Ollama standard non dispone di una API diretta per il ricalcolo del ranking (reranking), dovrai implementare il reranking utilizzando Qwen3 Reranker in GO generando embedding per le coppie query-documento e assegnando loro un punteggio.
Un po' di tempo fa ho addestrato un riconoscitore oggetti AI
Un freddo giorno d’inverno a luglio… che è in Australia… ho avuto un forte bisogno di addestrare un modello AI per rilevare barre di armatura in calcestruzzo non chiuse…
Implementate RAG? Ecco alcuni snippet di codice in Golang..
Questo piccolo esempio di codice Go per il Reranking chiama Ollama per generare gli embedding per la query e per ciascun documento candidato, ordinando poi in ordine decrescente in base alla similarità coseno.
Nuovi e potenti LLM disponibili su Ollama
I modelli Qwen3 Embedding e Reranker sono le ultime uscite della famiglia Qwen, progettati specificamente per compiti avanzati di incorporazione (embedding), recupero (retrieval) e riordinamento (reranking) del testo.
Cos'è questa moda dell'AI assistente per la programmazione?
Vibe coding è un approccio alla programmazione guidato dall’AI in cui gli sviluppatori descrivono la funzionalità desiderata in linguaggio naturale, permettendo agli strumenti AI di generare automaticamente il codice.
L'intero set di strumenti MM* è in fine della vita...
Ho utilizzato MMDetection (mmengine, mdet, mmcv) parecchio, E ora sembra che non sia più disponibile. Peccato. Mi piaceva il suo model zoo.
Nuovo modello AI affascinante per generare un'immagine da testo
Recentemente Black Forest Labs ha pubblicato un insieme di modelli AI testo-immagine.
Questi modelli si dice che abbiano una qualità di output molto superiore.
Proviamoli
Confronto tra due motori di ricerca AI self-hosted
La buona cucina è un piacere per gli occhi. Ma in questo post compariamo due sistemi di ricerca basati sull’AI, Farfalle e Perplexica.
