Integrare DeepSeek in GitHub Copilot all’interno di Visual Studio Code Sebbene l’ecosistema GitHub Copilot offra nativamente modelli di riferimento quali GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet, le recenti evoluzioni delle API di Visual Studio Code consentono oggi di estendere questo stack, integrando i modelli ad alto ragionamento logico di DeepSeek (come le versioni V3 e V4) direttamente nell’interfaccia nativa di Copilot Chat. Questa architettura d’integrazione permette […]
Quanto “costa” un’idea all’Intelligenza Artificiale? Quando chiediamo a un’Intelligenza Artificiale come ChatGPT o Gemini di scriverci una mail, riassumere un testo o creare una ricetta, la risposta appare sullo schermo in pochi secondi. Sembra magia, vero? Ma dietro quella risposta istantanea c’è un consumo di energia elettrica enorme, paragonabile a quello di una vera e propria fabbrica. Oggi vogliamo fare […]
Data Ingestion: Microsoft MarkItDown Nell’ambito tecnologico odierno, l’efficacia dei sistemi di Intelligenza Artificiale, in particolare dei Large Language Models (LLM) e delle architetture di Retrieval-Augmented Generation (RAG), è strettamente legata alla qualità dei dati di input. Una delle sfide più onerose nei processi di ingegneria dei dati rimane la standardizzazione dei documenti non strutturati o memorizzati in formati proprietari. […]
LLM & Privacy Aziendale: non rischiare i tuoi dati L’adozione dei Large Language Models (LLM) non è più una novità: è il motore della produttività aziendale. Ma per le imprese che gestiscono dati sensibili, codice proprietario o informazioni coperte da NDA, sorge spontanea una domanda critica: “Cosa succede ai nostri dati quando interroghiamo un’AI in cloud?” La risposta standard dei grandi provider spesso non […]
Il RAG è morto. Benvenuta LLM Wiki Se negli ultimi due anni hai costruito soluzioni IA aziendali, quasi sicuramente hai implementato un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation). Hai preso un database vettoriale (Pinecone, Chroma, pgvector), hai spezzettato i PDF in chunk, calcolato gli embedding e sperato che il recupero del contesto fosse abbastanza preciso. Funzionava. Ma era anche un’immensa rottura di scatole: chunking […]
