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.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

L’auto-ospedalizzazione degli LLM mantiene dati, modelli e inferenza sotto il tuo controllo: una via pratica per la sovranità dell’IA per team, imprese e nazioni.

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.

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.

Cognee è un framework Python per costruire grafi di conoscenza da documenti utilizzando LLM. Ma funziona con modelli auto-hostati?

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.

La libreria Python di Ollama include ora funzionalità native di ricerca web Ollama. Con sole poche righe di codice, puoi migliorare i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le allucinazioni e migliorando l’accuratezza.

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.

L’API di ricerca web di Ollama consente di arricchire i LLM locali con informazioni web in tempo reale. Questa guida mostra come implementare le funzionalità di ricerca web in Go, dalle semplici chiamate API agli agenti di ricerca completi.

Eseguire LLM in locale è ora pratico per sviluppatori, startup e persino per team aziendali. Ma la scelta dello strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dai tuoi obiettivi:

La democratizzazione dell’IA è qui. Con LLM open-source come Llama, Mistral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo drasticamente i costi mantenendo il controllo totale sulla privacy dei dati e sul deployment.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) è evoluta ben oltre la semplice ricerca di similarità vettoriale. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG rappresentano la frontiera di queste capacità.

L’ottimizzazione dei token è la competenza fondamentale che distingue le applicazioni LLM economicamente efficienti dagli esperimenti che prosciugano il budget.

Conversione di HTML in Markdown è un compito fondamentale nei flussi di lavoro di sviluppo moderni, in particolare quando si prepara il contenuto web per i Large Language Models (LLMs), i sistemi di documentazione o i generatori di siti statici come Hugo. Questa guida fa parte del nostro Strumenti di Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.

Questa guida fornisce una panoramica completa delle Go SDK per Ollama disponibili e ne confronta le funzionalità.