Ricerca ibrida e reranking: come far trovare al tuo RAG i pezzi giusti
Il tuo RAG risponde male perché recupera i chunk sbagliati? Ricerca ibrida (BM25 + embedding), fusione RRF e reranking con cross-encoder, con codice Python.
Il blog: guide pratiche, una a settimana
Retry, timeout e rate limit: come far sopravvivere il tuo codice agli errori delle API
Cosa significano gli errori 429, 500 e 529 delle API LLM e come gestirli: retry con backoff e jitter, timeout, Retry-After e una funzione robusta in Python.
Chain-of-thought: quando chiedere all'AI di ragionare passo passo funziona (e quando no)
Cos'è il chain-of-thought prompting, come usarlo con ChatGPT o Claude, quando migliora le risposte e quando spreca solo token. Con una prova da fare subito.
Token AI: cosa sono davvero e perché la stessa frase costa più in italiano
Cosa sono i token di ChatGPT e Claude, come il testo viene spezzato e perché in italiano se ne consumano di più. Con una prova da fare in due minuti.
Few-shot prompting: come insegnare all'AI un compito con 3 esempi
Cos'è il few-shot prompting e come usarlo: quanti esempi servono, come sceglierli, gli errori da evitare e una prova da fare subito con ChatGPT o Claude.
AI Act spiegato semplice: cosa cambia per chi usa ChatGPT o Claude
Cosa dice l'AI Act europeo, le scadenze aggiornate dopo il Digital Omnibus e cosa significa in pratica se usi ChatGPT, Claude o altri strumenti AI ogni giorno.
Agente o pipeline? Come si decide (senza innamorarsi della parola agente)
Agente o workflow: quando conviene una pipeline con passi fissi e quando serve un agente che decide da solo. Un metodo pratico per scegliere senza sprechi.
Mettere un LLM in produzione senza farsi male: evals e costi
Come portare in produzione un'app basata su LLM: costruire evals che servono, misurare token e latenza, tagliare i costi con caching e batch, limitare i danni.
MCP spiegato semplice: il Model Context Protocol
Cos'è MCP, il Model Context Protocol, spiegato senza gergo: il problema che risolve, come funziona client-server, l'analogia con la USB-C e quando conviene davvero.
Il tuo primo agente AI con tool use
Come trasformare un LLM in un agente che usa strumenti: il loop pensa-agisce-osserva, l'anatomia di un tool e un esempio Python minimo per farlo davvero.
Quando il RAG non serve (e cosa fare invece)
Il RAG non è sempre la risposta giusta: i casi in cui long context, query SQL o ricerca full-text battono un RAG, e come decidere caso per caso senza sovraingegnerizzare.
RAG sui tuoi documenti: come far rispondere l'AI sui tuoi file
Come costruire un RAG che risponde sui tuoi documenti: chunking, embedding, recupero e grounding spiegati con un esempio pratico e gli errori da evitare.
Come ottenere JSON affidabile da un LLM (senza rincorrere i parse error)
Come far restituire a un LLM JSON valido e conforme a uno schema: structured output di OpenAI e Anthropic, JSON Schema, validazione con Pydantic ed errori comuni.
Finestra di contesto: cos'è e perché l'AI 'dimentica' nelle chat lunghe
La finestra di contesto è la memoria di lavoro di ChatGPT e Claude: cos'è, perché le chat lunghe peggiorano e come gestirla per avere risposte migliori.
La tua prima chiamata API a un LLM: guida pratica in Python
Come passare dalla chat all'API e fare la prima chiamata a un LLM in Python: chiave, SDK, codice minimo, struttura della risposta, chiave al sicuro e costi.
Allucinazioni AI: come riconoscerle prima che ti facciano male
Perché ChatGPT inventa risposte con tono sicuro e come scoprirlo prima di fidarti: 3 tecniche di verifica e le zone dove le allucinazioni si concentrano.
Come scrivere un prompt efficace: la struttura in 4 parti, con esempi
Il prompt medio è una riga scritta di fretta. La struttura in 4 parti per ottenere risposte utili da ChatGPT e Claude, con esempi prima/dopo da copiare.
Ollama: far girare un'AI sul tuo computer, gratis e senza internet
Guida in italiano per far girare un LLM in locale con Ollama: requisiti hardware, installazione su Windows e Mac, quale modello scegliere e i limiti reali.