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11 guide tecniche — aggiornate 2026

The AI Stack

Architetture · Tecniche · Implementazioni · Indipendente
Retrieval-Augmented
Generation
Tecnica di riferimento

Come i modelli accedono alla conoscenza esterna in tempo reale

RAG risolve il problema fondamentale dei LLM: la conoscenza ferma alla data di training. Vediamo l'architettura completa, dal chunking al re-ranking, fino alle varianti avanzate con HyDE e FLARE.

Leggi la guida
Fondamenti
01
Modelli AI: GPT, Claude, Gemini, Llama
Panoramica architetturale dei principali LLM sul mercato
Fondamenti
02
Token: l'unita di misura dei modelli linguistici
Come il testo viene segmentato e perche importa
Tecniche
03
Model Context Protocol
Standard aperto per tool use e integrazioni
Tecniche
04
Orchestrazione di agenti AI
Multi-step reasoning, planning e tool chains
Tecniche
05
Prompt Engineering
Chain-of-thought, few-shot, system prompt design
Tecniche
05
Orchestrazione di agenti AI
Multi-step reasoning, planning e tool chains
Framework
07
LangChain
Il framework Python più usato per applicazioni LLM
Framework
08
LangGraph
Agenti stateful come grafi diretti, human-in-the-loop
Strategia
06
Quando usare l'AI
Framework decisionale: LLM vs rule-based vs ML classico
01
Deep Learning

Reti neurali, backpropagation, architettura transformer. La base per capire tutto il resto.

Approfondisci
02
RAG Avanzato

Chunking semantico, re-ranking, HyDE, FLARE. Tecniche per retrieval ad alta precisione.

Approfondisci
03
ChipsBot

Integra un chatbot AI nel tuo sito. Basato sulle tecniche spiegate in questa guida.

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