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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
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 e FAISS
- 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)
Tecniche RAG avanzate
- Focus su differenti tipologie di Retriever
- Implementazione di tecniche avanzate di RAG
- RAG decomposition
- RAG reranking
- Esempio applicazione agentica “Chat with CSV”
Applicazioni Agentiche
- Analisi della struttura di un’applicazione agentica
- Design Pattern Agentici
- Orchestrazione di Tool esterni con AgentExecutor
- Implementazione di metodologie agentiche: Custom ReAct DocStore, Chain-of-thoughts, Self-Query, Tree-of-thoughts
Applicazioni Agentiche Avanzate
- Introduzione a LangGraph (stato, condizioni e cicli)
- Strategie di Task Decomposition
- Implementazione della tecnica di Tree-of-thoughts
- 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
Live Q&A
