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.
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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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.