1 - Cos'è RAG e Perché Ogni Sviluppatore Dovrebbe Conoscerlo
Scopri cos'è il Retrieval-Augmented Generation (RAG), come funziona e perché è la tecnica più importante per integrare l'AI nelle applicazioni web moderne.
Guida pratica all'integrazione di AI nelle applicazioni web: RAG con vector databases, LLM API, AI agents, semantic search e chatbot intelligenti per sviluppatori frontend e backend.
Questa serie raccoglie 8 articoli (circa 160 minuti di lettura totale), pensati per un livello Intermedio. Gli argomenti principali trattati sono AI, RAG, LLM, agents.
Scopri cos'è il Retrieval-Augmented Generation (RAG), come funziona e perché è la tecnica più importante per integrare l'AI nelle applicazioni web moderne.
Guida pratica all'implementazione di un sistema RAG completo usando TypeScript, LangChain.js, embeddings e vector stores.
Guida completa ai vector databases: cosa sono, come funzionano, confronto tra Pinecone, ChromaDB, Weaviate e Qdrant per applicazioni AI.
Come integrare le API di OpenAI (GPT-4) e Anthropic (Claude) in applicazioni web TypeScript: autenticazione, streaming, error handling e best practices.
Come eseguire modelli LLM in locale con Ollama: installazione, configurazione, integrazione con TypeScript e confronto con API cloud.
Confronto approfondito tra fine-tuning e RAG: costi, performance, casi d'uso, decision framework per scegliere l'approccio giusto.
Come progettare e implementare AI Agents: architetture ReAct, tool calling, memory management, e pattern per sistemi multi-agente.
Come integrare l'AI nelle pipeline CI/CD: code review automatiche, test generation, security scanning intelligente e deploy assistito.
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