Modelli di Sviluppo di Applicazioni Usando l'Intelligenza Artificiale (Edizione Italiana)
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Modelli di Sviluppo di Applicazioni Usando l'Intelligenza Artificiale (Edizione Italiana)

Info sul libro

"Patterns of Application Development Using AI" è un libro rivoluzionario che esplora l'intersezione tra intelligenza artificiale (IA) e sviluppo di applicazioni. In questo libro, Obie Fernandez, un rinomato sviluppatore software e co-fondatore della piattaforma di consulenza potenziata dall'IA Olympia, condivide le sue preziose intuizioni ed esperienze da un viaggio di un anno nella costruzione di un'applicazione potenziata dall'IA.

Ascolta una panoramica audio del libro

Attraverso una combinazione avvincente di capitoli narrativi e riferimenti a modelli pratici, Obie presenta una guida completa per sfruttare il potere dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) nello sviluppo di applicazioni. Introduce modelli innovativi come la "Moltitudine di Lavoratori," i "Dati Autoriparanti," e la "Generazione di Contenuti Contestuali," che consentono agli sviluppatori di creare applicazioni intelligenti, adattive e orientate all'utente.

A differenza di altri libri sull'IA che si concentrano su concetti teorici o approfondiscono le complessità degli algoritmi di apprendimento automatico, questo libro adotta un approccio pragmatico. Fornisce esempi concreti, casi d'uso reali e consigli praticabili su come integrare componenti e funzioni IA nelle architetture delle applicazioni. Obie condivide i suoi successi, le sfide e le lezioni apprese, offrendo una prospettiva unica sull'applicazione pratica dell'IA nello sviluppo software.

Questo libro è una traduzione in Italiano di Patterns of Application Development Using AI, che è stato scritto originariamente in inglese.

Info sugli autori

Obie Fernandez
Obie Fernandez

Obie Fernandez ha iniziato la sua carriera come programmatore professionista nei primi anni '90. Da Java a Ruby, Lean Startup, Serverless e ora l'intelligenza artificiale, l'esperienza e l'atteggiamento lungimirante di Obie lo hanno costantemente posizionato all'avanguardia dell'innovazione. Come autore di "The Rails Way", i suoi contributi alla comunità di Ruby on Rails sono ampiamente riconosciuti e rispettati. Il ruolo di Obie come CTO nel team fondatore di Andela, insieme a uscite imprenditoriali di successo, sottolinea la sua leadership e capacità imprenditoriale. La sua ultima impresa, Olympia, offre una startup di personale virtuale alimentata dall'intelligenza artificiale. La creatività di Obie si estende nel mondo della produzione di musica elettronica e del DJ'ing. Ha trovato successo nei generi techno, trance e progressive house, suonando in grandi festival EDM e pubblicando musica su etichette rispettabili dal 2018. 

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Indice

  • Prefazione di Gregor Hohpe
  • Prefazione
    • A proposito del libro
    • A proposito degli esempi di codice
    • Cosa Non Tratto
    • A Chi È Rivolto Questo Libro
    • Costruire un Vocabolario Comune
    • Come Partecipare
    • Riconoscimenti
    • Cosa c’è con le illustrazioni?
    • A proposito di Lean Publishing
    • Informazioni sull’autore
  • Introduzione
    • Pensieri sull’Architettura del Software
    • Cos’è un Modello di Linguaggio di Grandi Dimensioni?
    • Comprendere l’Inferenza
    • Pensando alla Prestazione
    • Sperimentare con Diversi Modelli LLM
    • Sistemi AI Compositi
  • Parte 1: Approcci e Tecniche Fondamentali
  • Restringere il Percorso
    • Spazio Latente: Incomprensibilmente Vasto
    • Come il Percorso si “Restringe”
    • Modelli Grezzi Versus Modelli Istruiti
    • Ingegneria dei Prompt
    • Distillazione del Prompt
    • Che dire del fine-tuning?
  • Generazione Aumentata dal Recupero (RAG)
    • Cos’è la Generazione Aumentata dal Recupero?
    • Come Funziona RAG?
    • Perché Usare RAG nelle Tue Applicazioni?
    • Implementazione di RAG nella tua Applicazione
    • Suddivisione in Proposizioni
    • Esempi Reali di RAG
  • Moltitudine di Lavoratori
    • Lavoratori AI Come Componenti Riutilizzabili Indipendenti
    • Gestione degli Account
    • Applicazioni E-commerce
    • Applicazioni nella Sanità
    • Lavoratore AI come Gestore di Processi
    • Integrare i Lavoratori IA nella Tua Architettura Applicativa
    • Componibilità e Orchestrazione dei lavoratori AI
    • Combinare NLP Tradizionale con LLM
  • Uso degli Strumenti
    • Cosa si Intende per Uso degli Strumenti?
    • Il Potenziale dell’Uso degli Strumenti
    • Il Flusso di Lavoro dell’Uso degli Strumenti
    • Migliori Pratiche per l’Uso degli Strumenti
    • Composizione e Catena 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: Correzione di JSON Danneggiato
    • Considerations and Counterindications
  • Generazione Contestuale di Contenuti
    • Personalizzazione
    • Produttività
    • Iterazione rapida e sperimentazione
    • Localizzazione Alimentata dall’AI
    • L’Importanza del Test Utente e del Feedback
  • Interfaccia Utente Generativa
    • Generare Testi per Interfacce Utente
    • Definizione di UI Generativa
    • Esempio
    • Il Cambiamento verso un Design Orientato ai Risultati
    • Sfide e Considerazioni
    • Prospettive Future e Opportunità
  • Orchestrazione Intelligente dei Flussi di Lavoro
    • Esigenza Aziendale
    • Benefici Chiave
    • Modelli Chiave
    • Gestione delle Eccezioni e Recupero
    • Implementazione dell’Orchestrazione del Flusso di Lavoro Intelligente nella Pratica
    • Monitoraggio e Logging
    • Considerazioni su Scalabilità e Prestazioni
    • Test e Validazione dei Flussi di Lavoro
  • Parte 2: I Modelli
  • Ingegneria dei Prompt
    • Catena di Pensiero
    • Cambio di Modalità
    • Assegnazione di Ruolo
    • Oggetto Prompt
    • Modello di Prompt
    • IO Strutturato
    • Prompt Chaining
    • Riscrittore di Prompt
    • Recinzione di Risposta
    • Analizzatore di Query
    • Query Rewriter
    • Ventriloquo
  • Componenti Discreti
    • Predicato
    • API Facade
    • Interprete dei Risultati
    • Macchina Virtuale
  • Interazione Umana nel Processo (HITL)
    • Modelli di Alto Livello
    • Escalation
    • Ciclo di Feedback
    • Radiazione di Informazione Passiva
    • Decisione Collaborativa
    • 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 dagli Errori
    • Comunicazione di Errore Personalizzata
    • Flusso di Gestione degli Errori Adattivo
  • Controllo Qualità
    • Eval
    • Protezione
    • Guardrail ed Eval: Due Facce della Stessa Medaglia
  • Glossario
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