Alla scoperta dei Vector Database e dei RAG

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Vieni a scoprire gli strumenti che consentono all’intelligenza Artificiale di dialogare con i tuoi dati.

In questo talk con <a href="https://www.linkedin.com/in/andreaguzzo/" title="https://www.linkedin.com/in/andreaguzzo/" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Andrea Guzzo</a>, co-founder di<a href="https://www.intella.tech/" title="https://www.intella.tech/" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer"> Intella</a>, cercheremo di capire come funzionano i Retrieval-Augmented Generators (RAG) e quanto i database vettoriali sono fondamentali per poter memorizzare e utilizzare le sorgenti dati aziendali e personali.I RAG sono una frontiera entusiasmante nel campo del Natural Language Processing (NLP) e dell'intelligenza artificiale generativa. Parleremo di: <ol><li>Funzionamento dei database vettoriali Faremo un confronto sui database vettoriali, su come funzionano ad alto livello e perchè sono fondamentali per questo tipo di applicazione e utilizzo. Dedicheremo una sezione specifica a Qdrant, un o dei database vettoriali open source più utilizzato e famoso. </li><li>Funzionamento generale dei RAG Introdurremo la struttura e il meccanismo di funzionamento dei RAG, illustrando come è possibile integrare la ricerca di informazioni esterne durante il processo di generazione del testo utilizzando i Vector Database. Questo approccio consente ai RAG di produrre risposte più accurate e dettagliate rispetto ai modelli tradizionali basati esclusivamente su grandi quantità di dati pre-addestrati. </li><li>Il concetto di Memoria in AI Analizzeremo il concetto di memoria nei RAG, evidenziando come questi modelli utilizzino database esterni o archivi di informazioni come una forma di memoria estesa. Questo permette ai RAG di accedere a un vasto corpus di conoscenza, migliorando significativamente la pertinenza e la ricchezza delle risposte generate. </li><li>Agenti e Applicazioni Pratiche Discuteremo l'impiego di RAG nel contesto di agenti intelligenti, esaminando casi d'uso e applicazioni reali che dimostrano il potenziale trasformativo di questi modelli in vari settori, dall'assistenza clienti all'analisi di dati complessi.</li></ol> Concluderemo con una discussione sulle sfide future e sulle direzioni imminenti di ricerca in questo campo, stimolando una riflessione su come i RAG possano continuare a rivoluzionare il panorama del NLP e dell'intelligenza artificiale. Per chi non potrà esserci sarà possibile seguire l'evento in diretta sul <a href="https://www.youtube.com/channel/UCEX8_fSXjmAKZyF7xuLcoGw" title="https://www.youtube.com/channel/UCEX8_fSXjmAKZyF7xuLcoGw" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">canale YouTube di Dilaxia</a>.

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