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6 articoli trovati

Semantic Kernel framework per collegare AI e dati

Il Semantic Kernel è il regista che orchestra modelli e informazioni

Architettura
Semantic Kernel RAG
Semantic Kernel è il framework Microsoft che permette di orchestrare modelli AI, embedding e database vettoriali in un flusso logico e scalabile.
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Memoria AI: come dare una memoria duratura ai modelli

La memoria AI è il modo per trasformare un modello in un sistema che impara davvero

Architettura
AI RAG
Un modello ha una memoria limitata, scopri come puoi costruire una memoria persistente con la RAG e rendere l’intelligenza artificiale più potente.
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Vector indexing come funziona e perché è fondamentale

Il vector indexing è il trucco che rende immediata la ricerca nell’intelligenza artificiale

Architettura
Vector indexing Qdrant
Il vector indexing è il meccanismo che consente a Qdrant e ad altri database vettoriali di rispondere velocemente anche con milioni di dati salvati.
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Pipeline RAG come costruire un flusso di lavoro efficace

Pipeline RAG: il percorso che collega i documenti alle risposte dell’intelligenza artificiale

Architettura
RAG Qdrant
La pipeline RAG collega i documenti aziendali alle risposte dell’intelligenza artificiale, garantendo un flusso stabile, affidabile e davvero utile.
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Qdrant è il database vettoriale che dà memoria alla tua AI

Database vettoriale Qdrant il cuore della ricerca semantica e della RAG

Architettura
RAG Qdrant
Qdrant è un database vettoriale che archivia e cerca embedding in modo veloce e scalabile, dando memoria reale ai sistemi di intelligenza artificiale
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RAG il metodo che elimina le risposte inventate dai modelli

Ricerca semantica: il modo naturale per trovare informazioni oltre le parole chiave

Architettura
RAG Qdrant
La RAG collega dati reali e modelli AI per ottenere risposte affidabili nello sviluppo software, riducendo errori e allucinazioni
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