Embedding RAG - Python, Ollama, API OpenAI.
Se stai approfondendo la generazione potenziata dal recupero (RAG), questa sezione illustra le embeddings testuali in termini semplici: cosa sono, come si integrano nella ricerca e nel recupero, e come invocare due configurazioni locali comuni da Python utilizzando Ollama o un’API HTTP compatibile con OpenAI (come espongono molti server basati su llama.cpp).
Grafici, Cypher, vettori e rafforzamento delle operazioni.
Neo4j è la soluzione a cui si ricorre quando le relazioni sono i dati. Se il tuo dominio assomiglia a una lavagna piena di cerchi e frecce, forzare tutto in tabelle è doloroso.
La maggior parte delle configurazioni locali per l’IA inizia con un modello e un runtime.
Installa OpenClaw localmente con Ollama
OpenClaw è un assistente AI self-hosted progettato per essere eseguito con runtime LLM locali come Ollama o con modelli basati sul cloud come Claude Sonnet.
Guida all'Assistente AI OpenClaw
La maggior parte delle configurazioni locali per l’AI inizia allo stesso modo: un modello, un runtime e un’interfaccia di chat.
Confronto delle strategie di chunking in RAG
Chunking è il parametro iperparametrico più sottovalutato nel Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG): determina in silenzio ciò che il tuo LLM “vede”, quanto diventa costosa l’ingestione, e quanto del contesto dell’LLM bruci per ogni risposta.
Dai concetti base del RAG alla produzione: chunking, ricerca vettoriale, reranking e valutazione in una sola guida.
Controlla dati e modelli con LLM autohostati
L’hosting self-hosted di LLM mantiene i dati, i modelli e l’inferenza sotto il tuo controllo: un percorso pratico verso sovrainità AI per team, aziende e nazioni.
Repository Python in tendenza nel gennaio 2026
L’ecosistema Python di questo mese è dominato da Claude Skills e dagli strumenti per agenti AI. Questa panoramica analizza i repository Python più in tendenza su GitHub.
Repositori Go più popolari di gennaio 2026
L’ecosistema Go continua a prosperare grazie a progetti innovativi che spaziano dall’AI, alle applicazioni auto-hosted e all’infrastruttura per sviluppatori. Questa panoramica analizza i repository Go più popolari su GitHub di questo mese.
Test di Cognee con LLM locali - risultati reali
Cognee è un framework Python per costruire grafi di conoscenza da documenti utilizzando LLM. Ma funziona con modelli auto-hostati?
Riflessioni sui modelli LLM per Cognee autoospitati
Scegliere il miglior LLM per Cognee richiede di bilanciare la qualità della costruzione del grafo, i tassi di allucinazione e i vincoli hardware. Cognee eccelle con modelli più grandi a bassa allucinazione (32B+) tramite Ollama ma le opzioni di dimensioni medio-piccole funzionano per le configurazioni più leggere.
Costruisci agenti di ricerca AI con Python e Ollama
La libreria Python di Ollama ora include funzionalità native di ricerca web OLLama. Con poche righe di codice, puoi arricchire i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le illusioni e migliorando l’accuratezza.
Scegli il database vettoriale giusto per il tuo stack RAG
La scelta del giusto vettore store può fare la differenza per le prestazioni, i costi e la scalabilità della tua applicazione RAG. Questo confronto completo copre le opzioni più popolari nel 2024-2025.
Costruisci agenti di ricerca AI con Go e Ollama
L’API di ricerca web di Ollama ti permette di integrare LLM locali con informazioni in tempo reale dal web. Questa guida ti mostra come implementare le capacità di ricerca web in Go, dal semplice utilizzo dell’API alle funzionalità complete degli agenti di ricerca.
Confronta i migliori strumenti di hosting locale per LLM nel 2026: maturità dell'API, supporto hardware, tool calling e casi d'uso reali.
L’esecuzione di LLM in locale è ora pratica per sviluppatori, startup e persino team aziendali.
Ma la scelta dello strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dai tuoi obiettivi:
