Introduzione alla Gen AI per principianti Python
La maggior parte degli sviluppatori scrive codice utilizzando regole fisse. Si riceve un input, si applicano istruzioni if/else o cicli e si restituisce un risultato prevedibile. Questo funziona per dati strutturati come JSON o CSV.
Ma che dire dei compiti meno strutturati?
- Riassumere 100 ticket di assistenza.
- Trasformare un elenco di funzionalità in un'e-mail.
- Confrontare pro e contro tratti da post di blog.
Si potrebbero usare regex o template complessi, ma sono fragili. L'IA generativa gestisce facilmente questo lavoro poco strutturato.
Come funziona
Un modello generativo segue un semplice ciclo:
- Analizza il tuo prompt e il testo precedente.
- Prevede la piccola porzione di testo successiva.
- Aggiunge quella porzione al testo.
- Ripete il processo finché il compito non è completato.
I Large Language Models (LLM) utilizzano un'architettura chiamata transformer. Invece di leggere da sinistra a destra, il modello analizza tutte le parti del tuo input contemporaneamente. Decide quali parole sono più importanti per la previsione successiva.
Due cose sono importanti per gli sviluppatori Python: i token e le context window.
Token I modelli non leggono stringhe grezze. Suddividono il testo in token. Un token è una piccola porzione di una parola. I prezzi e i limiti delle API utilizzano i token invece dei caratteri.
Context Window Si tratta della quantità di testo che il modello vede in un unico momento. Include il tuo prompt, la cronologia della chat e l'output del modello. Se superi questo limite, il modello dimentica le parti più vecchie della conversazione.
Passare dai prompt agli agenti
Inviare un singolo prompt a un modello è solo l'inizio. Puoi riassumere testi o spiegare errori. Tuttavia, un LLM di base ha dei limiti:
- Non può chiamare i tuoi database o le tue API.
- Non ricorda le cose tra una richiesta e l'altra.
- Può inventare fatti.
Per costruire prodotti reali, hai bisogno di agenti. Un agente aggiunge tre elementi all'LLM:
- Strumenti (Tools): Funzioni come la ricerca web o calcolatrici.
- Memoria (Memory): Archiviazione per le conversazioni passate e i dati dell'utente.
- Orchestrazione (Orchestration): La logica per decidere quale strumento utilizzare e quando fermarsi.
Un semplice LLM fornisce una sola risposta. Un agente riceve un obiettivo e utilizza strumenti e memoria per raggiungere un risultato affidabile.
Community di apprendimento opzionale: https://t.me/GyaanSetuAi