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Intro L’anno scorso, Gartner ha inserito la Generative AI nella fase di picco di aspettative all’interno del suo modello di Hype Cycle per il mondo della AI. Recentemente alcuni nomi importanti tra le grandi aziende del settore hanno paragonato l’entusiasmo della GenAI alla bolla dotcom. Inoltre sono circolate delle indiscrezioni intorno ai principali Cloud Providers, secondo le quali essi stiano addirittura dando indicazioni ai loro Sales Team di rallentare l’entusiasmo dimostrato verso i clienti nei confronti delle iniziative di GenAI, o comunque di utilizzare un approccio cauto e consapevole dei costi e dei reali benefici....

Intro Nel precedente articolo ho fatto una brevissima panoramica di LangChain, descrivendone i concetti principali e raccontando un esempio di caso d’uso con dati non strutturati in formato pdf. Seguendo lo stesso approccio, in questo articolo faremo una breve introduzione sugli Agenti e procederemo provando a rispondere ad una domanda ambiziosa: è possibile, tramite l’AI, fare analisi sui dati presenti in un DB senza alcuna conoscenza di SQL né tantomeno del modello dati, a partire semplicemente da un prompt testuale in lingua naturale?...

Intro Per chi non lo conoscesse, LangChain è un framework per lo sviluppo di applicazioni che fanno uso di LLMs. Come si evince dal nome stesso, LangChain si basa sul concetto di Catena LLM, la quale combina 3 elementi: I Prompt Templates: fanno riferimento ad un modo riproducibile per generare un prompt. Contiene una stringa di testo (“il modello”), che può accettare una serie di parametri dall’utente finale e genera il prompt definitivo che viene passato in input al modello Il modello linguistico (LLM): in particolare, LangChain si integra con i provider più importanti (OpenAI, Cohere, Hugging Face, etc) Gli Output Parsers: consentono di estrarre dati in forma strutturata dalle risposte restituite dal modello linguistico I Prompt Templates: fanno riferimento ad un modo riproducibile per generare un prompt....