LLM

Articoli sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT, Mistral o Mixtral. Mostrano casi d'uso, nozioni tecniche di base e consigli pratici per l'uso in azienda.

LLMS.txt per WordPress: preparare il sito web ai sistemi di intelligenza artificiale con un plugin gratuito

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Plugin WordPress llms.txt

Per molti anni l’ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) è stata il parametro di riferimento per i gestori di siti web. Chi voleva essere facilmente reperibile su Google si preoccupava di creare titoli significativi, contenuti di alta qualità, tempi di caricamento rapidi e una struttura tecnica ben organizzata. Queste regole di base valgono ancora oggi e probabilmente rimarranno importanti ancora a lungo. Allo stesso tempo, però, Internet sta cambiando a un ritmo che solo pochi anni fa sarebbe stato difficilmente immaginabile. Sempre più persone non rivolgono più le proprie domande esclusivamente a un motore di ricerca, ma direttamente a un’intelligenza artificiale. Che si tratti di ChatGPT, Claude, Gemini o altri sistemi di IA, oggi spesso basta una sola domanda per ottenere una risposta dettagliata, senza dover prima sfogliare una pagina di risultati di ricerca.

Per i gestori di siti web si pone quindi una nuova domanda: in che modo questi sistemi di intelligenza artificiale riescono effettivamente a ottenere le informazioni giuste? E come riconoscono quali contenuti di un sito web sono particolarmente importanti?

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Da FileMaker al cloud: come SchallOS integra software aziendale con IA, runtime e aggiornamenti

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SchallOS - Piattaforma applicativa intelligente

Nello sviluppo di un’applicazione aziendale, l’attenzione si concentra inizialmente sulle attività visibili: si creano tabelle, si definiscono relazioni, si progettano maschere di inserimento dati e si automatizzano i processi aziendali. Non appena i primi utenti sono in grado di utilizzare la soluzione, gran parte del progetto sembra essere completata. Nell’uso pratico, tuttavia, ha inizio la fase più impegnativa nel lungo periodo. Un’applicazione aziendale deve essere gestita, ampliata e adattata alle nuove esigenze. Le modifiche devono essere documentate, le nuove versioni distribuite e i dati esistenti trasferiti in modo sicuro. A ciò si aggiungono i diversi diritti utente, i backup dei dati, le analisi degli errori e la questione se una soluzione debba essere gestita localmente, su un server proprio o nel cloud.

Molte piattaforme di sviluppo si concentrano principalmente sulla creazione dell’applicazione vera e propria. Per gli aggiornamenti, la documentazione, la distribuzione e la gestione operativa vengono poi aggiunti in un secondo momento strumenti aggiuntivi e procedure personalizzate. Con il passare del tempo si crea un ambiente tecnico composto da numerosi elementi separati tra loro, che possono essere tenuti insieme solo con un notevole dispendio di risorse. SchallOS adotta quindi un approccio più completo. La piattaforma non solo accompagna un’applicazione aziendale nella sua fase di creazione, ma ne copre l’intero ciclo di vita: dallo sviluppo alla documentazione e alla distribuzione, fino agli aggiornamenti e alla gestione a lungo termine.

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Sviluppo di software con Codex, ChatGPT e l'IA: guida pratica per sviluppatori

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Sviluppo di software con l'intelligenza artificiale

Se qualche anno fa mi avessi chiesto come sarebbe stato lo sviluppo software tra dieci anni, probabilmente avrei parlato di nuovi linguaggi di programmazione, framework migliori o ambienti di sviluppo più potenti. Oggi la mia risposta sarebbe completamente diversa. Il cambiamento più grande non riguarda gli strumenti, ma il modo in cui noi sviluppatori pensiamo e lavoriamo.

Mentre scrivo queste righe, sto lavorando anch’io a un nuovo sistema software. Da alcune settimane utilizzo intensamente moderni strumenti di IA come Codex e altri modelli linguistici. All'inizio ero curioso, ora sono soprattutto impressionato. Non perché l'IA improvvisamente faccia tutto da sola, ma perché svolge determinati compiti in modo sorprendentemente efficace, rendendo così possibili nuovi modi di lavorare.

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Come l'intelligenza artificiale sta cambiando lo sviluppo del software e FileMaker

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Evoluzione dell'intelligenza artificiale nello sviluppo di banche dati FileMaker

Chiunque stia scorrendo i portali di notizie, i social network o le piattaforme aziendali avrà subito l'impressione che l'intelligenza artificiale stia cambiando l'intero mondo del lavoro praticamente da un giorno all'altro. Quasi ogni giorno compaiono nuovi strumenti, nuovi modelli linguistici e nuove promesse. I testi vengono scritti automaticamente, le immagini vengono generate, i video vengono creati e il software viene talvolta preparato tramite input vocali.

Per molte aziende, questo crea una strana miscela di curiosità e pressione. Dopo tutto, nessuno vuole perdere la nave. Allo stesso tempo, molti imprenditori, liberi professionisti e sviluppatori non sanno ancora esattamente quali di queste tecnologie rimarranno davvero rilevanti nel lungo periodo. Questa è probabilmente la vera particolarità dell'attuale fase dell'IA: quasi tutti percepiscono che qualcosa sta cambiando, ma quasi nessuno al momento è in grado di valutare in modo affidabile quanto velocemente e in quale direzione.

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Dall'esportazione dei dati ChatGPT alla propria conoscenza AI: passo dopo passo con Ollama e Qdrant

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Il percorso verso la propria memoria AI

Nella prima parte di questa serie di articoli, abbiamo visto che l'esportazione dei dati di ChatGPT è molto più di una semplice funzione tecnica. I dati esportati contengono una raccolta di pensieri, idee, analisi e conversazioni accumulate in un lungo periodo di tempo. Ma finché questi dati vengono memorizzati solo come archivio sul disco rigido, rimangono solo questo: un archivio. Il passo cruciale è rendere queste informazioni nuovamente utilizzabili. È proprio qui che inizia lo sviluppo di un'intelligenza artificiale personale.

L'idea è in realtà sorprendentemente semplice: un'intelligenza artificiale non deve solo lavorare con conoscenze generali, ma anche essere in grado di accedere ai dati dell'utente. Deve cercare nelle conversazioni precedenti, trovare i contenuti adatti e incorporarli nelle nuove risposte. In questo modo, una normale IA si trasforma in una sorta di memoria digitale. Questa è la seconda parte della serie di articoli, che ora si occupa dell'aspetto pratico.

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L'esportazione dei dati ChatGPT spiegata: come le vostre chat AI diventano un sistema di conoscenza personale

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Esportazione dei dati ChatGPT

Se lavorate regolarmente con un'intelligenza artificiale, probabilmente lo sapete: un pensiero porta al successivo. Si fa una domanda, si ottiene una risposta, si riformula, si sviluppa ulteriormente un'idea. Una breve domanda si trasforma improvvisamente in un dialogo più lungo. A volte, addirittura, si arriva a interi progetti.

Ma la maggior parte di queste conversazioni scompare di nuovo. Si trovano da qualche parte nell'elenco delle chat, scivolano verso il basso e vengono dimenticate nel tempo. È proprio questa una delle grandi peculiarità dei moderni sistemi di intelligenza artificiale: Mentre le conversazioni precedenti con colleghi, amici o consulenti esistevano solo nella nostra memoria, i dialoghi dell'IA sono completamente conservati.

Questo significa qualcosa di fondamentale: Con ogni conversazione viene creato un archivio digitale dei vostri pensieri. Questa è la prima parte di una piccola serie di articoli che vi permetteranno di esportare la vostra cronologia di chat da ChatGPT e di utilizzarla efficacemente come un tesoro personale di conoscenze con il vostro sistema di intelligenza artificiale locale.

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Imparare a pensare in dialogo con l'IA: perché le buone domande sono più importanti dei buoni modelli

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Imparare a pensare in dialogo con l'IA

Il termine „L'intelligenza artificiale come sparring partner“ appare ormai frequentemente. Di solito significa che un'intelligenza artificiale aiuta a scrivere, a generare idee o a completare compiti più rapidamente. Un primo articolo di base su questo tema è già stato pubblicato sulla rivista. Questo articolo intende ora mostrare nella realtà come l'IA possa essere utilizzata come efficace partner di pensiero. In pratica, è chiaro che l'IA diventa davvero interessante solo quando non viene trattata come uno strumento, ma come una controparte. Non nel senso umano del termine, ma come qualcosa che risponde, contraddice, guida o addirittura rivela senza pietà i punti deboli del vostro pensiero.

È proprio qui che inizia il vero vantaggio. Non è il punto in cui l'IA „fornisce“, ma quello in cui reagisce. Dove non si limita a elaborare, ma rende visibili i processi di pensiero. È più scomodo di uno strumento tradizionale, ma anche più sostenibile.

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Come gli animali percepiscono il tempo - e cosa significa per il futuro dell'IA

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Animali, intelligenza artificiale e percezione del tempo

Un gatto è sdraiato sul tappeto. Non si muove. Può sbattere brevemente le palpebre, girare un orecchio, sospirare interiormente per le imposizioni dell'esistenza - e non succede nient'altro. L'uomo lo guarda e pensa: „Tipico. Bestiame pigro“.“. Ma se fosse vero l'esatto contrario? Se il gatto non fosse troppo lento, ma noi sì? Questo articolo è stato scritto dopo aver visto un video di Gerd Ganteför su questo argomento e l'ho trovato così interessante che vorrei presentarlo qui.

L'uomo osserva gli animali da secoli e giunge sempre alle stesse conclusioni sbagliate. Interpretiamo il loro comportamento con la nostra velocità, la nostra percezione, il nostro orologio interno. E questo orologio, a ben guardare, è più un comodo calendario da parete che un processore ad alta velocità. Forse il gatto sembra così disinteressato solo perché l'ambiente in cui vive gli sembra dinamico come una coda alle autorità il venerdì pomeriggio.

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