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Introduzione ai Large Language Models
- Fondamenti sui Large Language Models, storia, casi d’uso tipici
- Focus su Spazi Latenti e Vettori di Incorporamento (Embeddings)
- Utilizzo di modelli in Cloud e in Locale (Ollama – LMStudio)
LangChain e Strumenti Avanzati
- Introduzione approfondita a LangChain
- Focus sui principali Componenti del framework
- Tecniche di Prompt Templating
- Gestione della Memoria conversazionale
- Realizzazione di un chatbot conversazionale con gestione del comportamento del chatbot e estrazione di log e keywords dalla conversazione
- Output Strutturato
Fine Tuning
- Workflow standard di prompt chaining
- Focus sui Runnables di LangChain e su catene complesse
- Fondamenti di Fine-tuning di LLMs
- Pratica di Fine-tuning su modelli in cloud e locali
Retrieval Augmented Generation, Embeddings e VectorStore
- Analisi e utilizzo di modelli di Embedding
- Implementazione e utilizzo di Vector-Store
- Ricerca Semantica tramite modelli di Embeddings e relative metriche
- Principi e applicazioni del RAG
- Esempi pratici Vectror Store su ChromaDB
- Implementazione di RAG su diverse tipologie di dati (testi, pagine web, PDF)
- Esercitazioni pratiche di differenti modalità di RAG con modelli in locale come Gemma3, Phi3.5/4, Llama3.2, Mistral (usando Ollama e LM-Studio)
- QA con recupero e sintesi del contesto, query decomposition, generazione keywords di ricerca
Tecniche RAG avanzate
- Focus su differenti tipologie di Retriever
- Implementazione di tecniche avanzate di RAG
- RAG decomposition
- RAG reranking
- Multivector Retriever e Retriecver custom
- Self-Query Retriever
Applicazioni Agentiche
- Analisi della struttura di un’applicazione agentica
- Introduzione a Langgraph
- Design Pattern Agentici
- Orchestrazione di Tool esterni
- Implementazione di metodologie agentiche: SQL Agent, RAG Agent
- MCP – Model Context Protocol
Applicazioni Agentiche Avanzate
- Strategie di Task Decomposition
- Middleware
- Implementazione della tecnica di Tree-of-thoughts, Chain-of-thoughts, Custom ReAct DocStore
- Implementazione di metodologie agentiche avanzate: Plan-and-execute, Self-RAG e Self-Discover
- Introduzione a strumenti low-code/no-code per lo sviluppo di applicazioni agentiche
- Metriche per Applicazioni Agentiche
- Project Work – dall’embeddizzazione alla misurazione tramite benchmark, un sistema di QA completo
Live Q&A
