Pattern di Sviluppo di Applicazioni con l'IA (Edizione Italiana)
Pattern di Sviluppo di Applicazioni con l'IA (Edizione Italiana)
Informazioni sul Libro
"Patterns of Application Development Using AI" è un libro innovativo che esplora l'intersezione tra l'intelligenza artificiale (AI) e lo sviluppo di applicazioni. In questo libro, Obie Fernandez, rinomato sviluppatore software e co-fondatore della piattaforma di consulenza basata su AI Olympia, condivide le sue preziose intuizioni ed esperienze maturate durante un anno di sviluppo di un'applicazione basata su AI.
Ascolta una panoramica audio del libro
Attraverso un'avvincente combinazione di capitoli narrativi e riferimenti pratici ai pattern, Obie presenta una guida completa per sfruttare il potenziale dei Large Language Models (LLMs) nello sviluppo di applicazioni. Introduce pattern innovativi come la "Moltitudine di Worker", i "Dati Auto-riparanti" e la "Generazione Contestuale dei Contenuti", che permettono agli sviluppatori di costruire applicazioni intelligenti, adattive e incentrate sull'utente.
A differenza di altri libri sull'AI che si concentrano su concetti teorici o si addentrano nelle complessità degli algoritmi di machine learning, questo libro adotta un approccio pragmatico. Fornisce esempi concreti, casi d'uso reali e consigli pratici su come integrare componenti e funzioni di AI nelle architetture applicative. Obie condivide i suoi successi, le sfide e le lezioni apprese, offrendo una prospettiva unica sull'applicazione pratica dell'AI nello sviluppo software.
Informazioni sugli Autori
Indice
- Prefazione di Gregor Hohpe
- Prefazione
- Sul Libro
- Sugli Esempi di Codice
- Cosa Non Tratto
- A Chi è Destinato Questo Libro
- Costruire un Vocabolario Comune
- Come Partecipare
- Ringraziamenti
- Cosa dire delle illustrazioni?
- Sul Lean Publishing
- L’Autore
- Introduzione
- Riflessioni sull’Architettura del Software
- Cos’è un Modello Linguistico di Grandi Dimensioni?
- Comprendere l’Inferenza
- Pensare alle Prestazioni
- Sperimentare con Diversi Modelli LLM
- Sistemi di IA Composti
- Restringere il Percorso
- Spazio Latente: Incomprensibilmente Vasto
- Come Il Percorso Viene “Ristretto”
- Modelli Grezzi Versus Modelli Istruiti
- Prompt Engineering
- Distillazione dei Prompt
- E il fine-tuning?
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Cos’è il Retrieval Augmented Generation?
- Come Funziona il RAG?
- Perché Usare il RAG nelle Tue Applicazioni?
- Implementazione del RAG nella Tua Applicazione
- Suddivisione in proposizioni
- Esempi Reali di RAG
- Intelligent Query Optimization (IQO)
- Riordinamento (Reranking)
- RAG Assessment (RAGAs)
- Sfide e Prospettive Future
- Moltitudine di Lavoratori
- Lavoratori AI Come Componenti Riutilizzabili Indipendenti
- Gestione degli Account
- Applicazioni E-commerce
- Applicazioni Sanitarie
- Il Worker AI come Gestore dei Processi
- Integrare i Worker IA nell’Architettura dell’Applicazione
- Componibilità e Orchestrazione dei Worker AI
- Combinare il NLP Tradizionale con gli LLM
- Uso degli Strumenti
- Cos’è l’Uso degli Strumenti?
- Il Potenziale dell’Utilizzo degli Strumenti
- Il Flusso di Lavoro dell’Utilizzo degli Strumenti
- Migliori Pratiche per l’Uso degli Strumenti
- Composizione e Concatenamento degli Strumenti
- Direzioni Future
- Elaborazione del Flusso
- Implementazione di un ReplyStream
- Il “Ciclo di Conversazione”
- Continuazione Automatica
- Conclusione
- Dati Auto-riparanti
- Caso di Studio Pratico: Riparare JSON Danneggiato
- Considerazioni e Controindicazioni
- Generazione Contestuale dei Contenuti
- Personalizzazione
- Produttività
- Iterazione Rapida e Sperimentazione
- Localizzazione Basata su IA
- L’Importanza dei Test Utente e del Feedback
- Generative UI
- Generazione di Testo per Interfacce Utente
- Definizione della UI Generativa
- Esempio
- Il Passaggio al Design Orientato ai Risultati
- Sfide e Considerazioni
- Prospettive Future e Opportunità
- Orchestrazione Intelligente dei Flussi di Lavoro
- Esigenza Aziendale
- Benefici Principali
- Pattern Chiave
- Gestione e Recupero delle Eccezioni
- Implementare l’Orchestrazione del Flusso di Lavoro Intelligente nella Pratica
- Monitoraggio e Logging
- Considerazioni sulla Scalabilità e le Prestazioni
- Test e Validazione dei Workflow
- Prompt Engineering
- Chain of Thought
- Cambio di Modalità
- Assegnazione del Ruolo
- Prompt Object
- Template di Prompt
- Structured IO
- Prompt Chaining
- Riscrittura dei Prompt
- Response Fencing
- Query Analyzer
- Riscrittura delle Query
- Ventriloquist
- Componenti Discreti
- Predicate
- API Facade
- Interprete dei Risultati
- Macchina Virtuale
- Specifica e Testing
- Human In The Loop (HITL)
- Pattern di Alto Livello
- Escalation
- Feedback Loop
- Radiazione Passiva delle Informazioni
- Collaborative Decision Making (CDM)
- Apprendimento continuo
- Considerazioni Etiche
- Progressi Tecnologici e Prospettive Future
- Gestione Intelligente degli Errori
- Approcci Tradizionali alla Gestione degli Errori
- Diagnosi Contestuale degli Errori
- Segnalazione Intelligente degli Errori
- Prevenzione Predittiva degli Errori
- Recupero Intelligente degli Errori
- Comunicazione Personalizzata degli Errori
- Flusso di Gestione Adattiva degli Errori
- Controllo Qualità
- Eval
- Guardrail
- Guardrails e Valutazioni: Due Facce della Stessa Medaglia
- Glossario
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