Prompt, messa a punto, RAG e agenti
I titoli continuano a pullulare di aggiornamenti su nuove versioni all'avanguardia di Large Language Models (LLM) come Gemini, GPT o Claude. Parallelamente a tutto questo progresso nell’intelligenza artificiale, molte altre aziende stanno scoprendo e lavorando su come sfruttare effettivamente questi modelli per innovare, apportare ulteriore valore e ridurre i costi. È facile sentirsi sopraffatti e sotto pressione per tenere il passo con tutti questi progressi, posso dire che mi succede spesso! In questo post del blog, racchiuderò alcuni dei concetti più importanti e il loro potenziale per prodotti e aziende per aiutarti a tenere il passo.
Esistono alcuni concetti comuni di tendenza su come le aziende stanno ottenendo l'integrazione di LLM e altri modelli GenAI nei loro prodotti o processi. Questi concetti sono: prompting, fine tuning, retrieval augmented generation (RAG) e agenti. Sono sicuro che avrai già sentito parlare di molti o tutti questi concetti, ma a volte ho l'impressione che le differenze tra i concetti non siano chiare e, cosa più importante, non siamo ancora consapevoli del potenziale che possono offrire alle nostre aziende o ai nostri prodotti.
In questo post del blog, avremo una panoramica di ciascuno di questi concetti, con l'obiettivo che alla fine capirai cosa sono, come funzionano, le differenze tra loro e il loro potenziale rivoluzionario per le aziende o i prodotti digitali . Non esiste modo migliore per comprendere il potenziale di una tecnologia che analizzarne l'utilizzo in esempi specifici. Ecco perché ti guiderò attraverso questi concetti ruotando attorno a un singolo caso d'uso, ovvero la pubblicazione di un annuncio in un mercato, per illustrare come ciascuno di questi concetti di tendenza può essere sfruttato per generare ulteriore valore ed efficienza.
Nella maggior parte dei mercati, gli utenti possono pubblicare annunci o prodotti e le piattaforme forniscono un processo di pubblicazione standardizzato. Consideriamo lo scenario in cui questo processo prevede più passaggi:
- “Pubblica nuovo elemento“ pulsante: segnala l'intenzione dell'utente di elencare un articolo e avvia il processo di pubblicazione,
- Scheda Informazioni: agli utenti viene chiesto di fornire dettagli specifici sull'articolo. Immaginiamo in questo caso che all'utente venga chiesto di…
Fonte: towardsdatascience.com
