AI engineering per sistemi in produzione: RAG avanzato con re-ranking, chunking strategies, vector stores, guardrails, evaluation frameworks e architetture multi-agent.
Questa serie raccoglie 27 articoli (circa 382 minuti di lettura totale), pensati per un livello Avanzato. Gli argomenti principali trattati sono AI Engineering, RAG, vector search, guardrails.
Costruire microservizi ML con FastAPI (Python 3.12) e Pydantic v2: validazione request/response, async/await, lifespan per caricamento modelli al boot, dependency injection, health check, graceful degradation con Ollama on-prem.
Guida pratica alle tecniche di prompt engineering per generare codice affidabile con modelli LLM. Few-shot, chain-of-thought, role prompting, structured output, iterazione e valutazione. Esempi reali con Ollama on-prem.
Pipeline di sport prediction con LightGBM in Python: feature engineering, gradient boosting, calibrazione probabilistica, valutazione con Brier score su un dataset di 2000+ partite.
RAGAS framework, faithfulness/relevance metrics, golden dataset 100 q/a italiano, DeepEval, continuous evaluation loop per RAG production.
PagedAttention deep dive, continuous batching, tensor/pipeline parallelism, GPTQ/AWQ quantization, Italian PMI deployment patterns su Hetzner/OVH.
Comparison vLLM, llama.cpp, TGI contro Ollama: performance, memory overhead, inference latency, quantization support, EU sovereignty constraints per PMI.
Come ho costruito un motore di travel intelligence open source con Redis HNSW, sentence-transformers, Cloudflare Workers AI e 8.802 POI da OSM e Wikidata.
Un AI Agent in produzione richiede 4 componenti critici: planning loop reattivo (ReAct/OODA), type-safe tool registry con validazione, persistent memory...
Tassonomia dei failure AI: 12 modi in cui il tuo LLM può rompersi Hai messo in produzione il tuo servizio AI. Funziona. Per tre settimane tutto bene.
Gli agent non sono chat: architetture autonome che fanno più di quanto chiedi Un agent vero è un LLM che usa tool, mantiene stato, fallisce, e rincorre...
Guida completa a RAG: Retrieval-Augmented Generation Spiegato: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Provider failover AI: Ollama → OpenAI → fallback statico, case study architettura: Provider failover AI: Ollama → OpenAI → fallback statico, case study...
Observability agent: tracing span-per-thought con OpenTelemetry Il tuo agent ha fallito dopo 47 tool call. Il log dice AssertionError: unexpected output...
Guida completa a Embedding e Vector Search: BERT vs Sentence Transformers: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Graceful degradation UX AI: cosa vede l'utente quando l'AI è down Immagina questo scenario: un utente apre la chat AI del tuo portfolio, digita una...
Cost optimization agent: ridurre token spend 80% senza perdere quality Un agent Claude Sonnet 3.7 senza ottimizzazioni, su un task di analisi documentale...
Guida completa a Vector Database: Qdrant vs Pinecone vs Milvus: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Circuit breaker LLM: Resilience4j + smart recovery + half-open probing Il circuit breaker nasce dalla meccanica elettrica: quando la corrente supera la...
Debugging agent loop: 6 pattern di deadlock e come uscirne: Debugging agent loop: 6 pattern di deadlock e come uscirne Il tuo agent è partito con un...
Guida completa a Hybrid Retrieval: BM25 + Vector Search: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Tool design per agent: naming, schema, error handling che riducono errori del 60%: Tool design per agent: naming, schema, error handling che riducono...
Guida completa a LangChain RAG Pipeline: da Documento a Risposta: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Guida completa a Prompt Engineering per LLM in Produzione: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Guida completa a Context Window Management: Ottimizzare Memoria LLM: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Guida completa a Multi-Agent AI: Orchestrazione Agenti Specializzati: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Guida completa a Knowledge Graphs per AI: Strutturare Conoscenza: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
Guida completa a RAG in Production: Monitoring, Evaluation, Optimization: architettura, implementazione pratica e best practices per developer e team tecnici.
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