L'avvento degli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il nostro modo di interagire con la tecnologia. Da semplici risponditori automatici, questi assistenti sono diventati veri e propri compagni digitali in grado di eseguire un'ampia gamma di attività al nostro posto. Ma con l'esplosione negli ultimi anni di nuovi assistenti IA, come scegliere quello giusto per le proprie esigenze? In questa guida analizzeremo nel dettaglio i migliori assistenti virtuali con IA disponibili oggi, esaminandone caratteristiche, punti di forza e limiti. Scoprirai gli assistenti ideali per la casa, il lavoro, i viaggi, le finanze e molto altro. Da Siri e Alexa, i nomi che tutti conosciamo, fino alle nuove leve come Otter.ai e Tykr, che stanno ridefinendo l'esperienza degli assistenti virtuali grazie alle più recenti innovazioni nel campo dell'IA. Attraverso esempi concreti su come questi assistenti possono semplificarti la vita, capirai quali sono le caratteristiche chiave da valutare nella scelta del tuo compagno IA ideale. Dalla comprensione del linguaggio naturale all'integrazione con altri servizi, dalla gestione della privacy alle opzioni di personalizzazione, questa guida risponderà a tutte le tue domande. Scegliere l'assistente virtuale giusto per le proprie esigenze non è mai stato così facile! Preparati a scoprire un mondo di possibilità mentre esploriamo insieme i migliori assistenti IA che puoi avere dalla tua parte. Con la loro assistenza, ogni attività quotidiana diventerà più rapida, facile e piacevole. È tempo di sfruttare appieno il potere dell'intelligenza artificiale! Indice sui Migliori assistenti virtuali I migliori assistenti personali con IA Assistenti di scrittura IA avanzati Assistenti IA per il lavoro Assistenti di viaggio dotati di IA Assistenti finanziari IA I migliori assistenti personali con IA Anche se spesso criticati per la loro rigidità e limitatezza, gli assistenti virtuali personali basati sull'IA come Siri, Alexa e Google Assistant sono attualmente gli unici in grado di interagire direttamente con la nostra rubrica, i nostri dispositivi domestici e persino il nostro portafoglio digitale. Ad esempio, Alexa può essere collegata al proprio account Amazon permettendoti di fare acquisti semplicemente chiedendoglielo. Vediamo nel dettaglio le caratteristiche e le potenzialità di questi assistenti virtuali di prima generazione. Siri Lanciato da Apple nel 2011, Siri è ampiamente considerato il primo assistente personale AI ad arrivare sul mercato. Ormai tutti i prodotti Apple ne sono dotati, compresi iPhone, iPad, AirPods e MacBook. Siri si affida al riconoscimento vocale per rispondere a domande, dare consigli, inviare messaggi di testo e altro ancora. È inoltre altamente personalizzabile, adattandosi nel tempo alla lingua, alle ricerche e alle preferenze dell'utente. Caratteristiche principali di Siri: Basato sulla voce, attivato dal comando "Ehi, Siri". Esegue varie attività, tra cui l'identificazione di brani, l'aggiunta di eventi ai calendari e la fornitura di indicazioni stradali. Disponibile gratuitamente ed è spesso precaricato sui dispositivi Apple. Assistente Google Progettato per impegnarsi in conversazioni bidirezionali sia testuali che vocali, l' Assistente Google esegue una serie di attività tra cui rispondere a domande, programmare allarmi e controllare i dispositivi domestici intelligenti . Secondo un rapporto di Axios , Google prevede di rinnovare l’assistente personale AI con funzionalità AI più generative, simili a quelle che alimentano il suo chatbot Bard . L’azienda sta anche lavorando a un nuovo assistente personale AI per svolgere compiti più personali, come dare consigli sulla vita, pianificazione e tutoraggio. Funzionalità principali dell'Assistente Google: Compatibile con migliaia di dispositivi domestici intelligenti di circa 1.000 marchi. Gli utenti possono avviare attività sia con comandi testuali che vocali. Disponibile gratuitamente ed è spesso precaricato sugli smartphone Android. Alexa Dal suo lancio nel 2014, Alexa di Amazon è diventato un nome familiare. L'assistente personale AI ad attivazione vocale è precaricato su molti dispositivi smart Amazon e consente agli utenti di creare elenchi di cose da fare, riprodurre musica, ordinare prodotti da Amazon e molto altro ancora: tutto ciò che un utente deve fare è chiamare la sveglia. parola "Alexa". Amazon sta anche lavorando a un riavvio dell'intelligenza artificiale generativa del suo assistente personale AI, con l'obiettivo di renderlo più colloquiale e meno transazionale. Caratteristiche principali di Alexa: Funziona con dispositivi domestici intelligenti compatibili per controllare cose come termostati, televisori e persino automobili. Utilizzato principalmente tramite la linea di altoparlanti vivavoce di Amazon chiamata Amazon Echo. Disponibile gratuitamente ed è spesso precaricato sui prodotti Amazon. Bixby Bixby è l'assistente personale AI di Samsung che funziona su tutti i suoi smartphone e su alcuni altri dispositivi intelligenti, compresi i frigoriferi. Bixby è basato sulla voce e può essere utilizzato per varie attività, tra cui inviare SMS, recuperare bollettini meteorologici specifici della posizione e leggere articoli di notizie. Inoltre, apprende, si evolve e si adatta ai comportamenti e alle preferenze degli utenti nel tempo. Caratteristiche principali di Bixby: Funziona con tutti gli smartphone Samsung e alcuni elettrodomestici a marchio Samsung, compresi i frigoriferi. Basato sulla voce, attivato dal comando "Ciao, Bixby". Disponibile gratuitamente ed è spesso precaricato sui prodotti Samsung. Assistenti di scrittura IA avanzati La scrittura rappresenta una delle aree in cui l'intelligenza artificiale sta davvero rivoluzionando il modo di lavorare. Gli assistenti di scrittura basati sull'IA sono in grado di generare testi lunghi e coerenti in pochi secondi, risparmiando agli utenti ore preziose. Ma non si limitano a questo: i tool IA più avanzati possono riscrivere contenuti esistenti, controllare la grammatica, rilevare plagio e adattare automaticamente stile e tono di voce. Strumenti come Jasper, Rytr e Hoppy Copy sono ormai diffusissimi tra creator, marketer e social media manager proprio per la loro capacità di ottimizzare i contenuti sotto ogni aspetto. L'IA impara infatti nel tempo lo stile del brand, permettendo di scalare la produzione mantenendo coerenza e qualità. Inoltre, nuove piattaforme come WriteSonic garantiscono testi privi di plagio grazie ad algoritmi avanzati di controllo. E con l'arrivo di assistenti basati su modelli linguistici di nuova generazione come GPT-3, il potenziale di questi tool cresce di giorno in giorno. Scopriamo quindi più nel dettaglio le funzionalità e i punti di forza dei migliori assistenti di scrittura IA disponibili oggi. La creatività umana supportata dall'intelligenza artificiale può davvero rivoluzionare il tuo modo di scrivere e creare contenuti. Jasper Utilizzato da creatori di contenuti, esperti di marketing e team di social media, Jasper è tra gli assistenti di scrittura AI più popolari disponibili. Offre una suite di strumenti per aiutare gli scrittori a scrivere, ottimizzare e classificare i propri contenuti e offre un'ampia gamma di modelli di scrittura per qualsiasi cosa, dai post sui social media ai blog di lunga durata, il tutto monitorando voce e tono in modo che possano apprendere nel tempo il marchio di un utente o di un'azienda specifica. Caratteristiche principali di Jasper: Offre più di 50 modelli di scrittura, da post singoli sui social media a blog di lunga durata. Apprende la voce e il tono del marchio nel tempo. I piani partono da $ 39 al mese e tutti i piani offrono una generazione di parole illimitata. Rytr Oltre a generare automaticamente contenuti e offrire un controllo grammaticale standard, Rytr può riscrivere contenuti esistenti, verificare eventuali plagi e creare più versioni di un pezzo a seconda del tono desiderato. La piattaforma può personalizzare i contenuti per più di 20 toni di scrittura diversi, che vanno da “entusiasta” a “ispiratore”. Può anche tradurre il testo in più di 30 lingue diverse. Caratteristiche principali di Rytr: Può personalizzare il tono di un pezzo, con più di 20 opzioni diverse. Memorizza e organizza tutti i contenuti di un utente in un unico posto. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Hoppy Copy Hoppy Copy è un assistente di scrittura AI progettato specificamente per aiutare i venditori e gli esperti di marketing a creare campagne e-mail e newsletter migliori . Fornisce una suite completa di strumenti per aiutare in ogni fase del processo, dalla stesura alla modifica fino al monitoraggio del suo successo. Tra i suoi strumenti di modifica c'è Spam Check, che contrassegna automaticamente le parole chiave dello spam che potrebbero far finire le loro e-mail nelle cartelle della posta indesiderata delle persone e le sostituisce con una copia più potente. Hoppy Copy consente inoltre agli utenti di monitorare le campagne dei concorrenti, inclusi gli sconti e le promozioni che offrono, nonché i tempi e la frequenza delle loro e-mail, per imparare e replicare i loro successi. Caratteristiche principali di Hoppy Copy: Consente agli utenti di monitorare le campagne e-mail della concorrenza per imparare e replicare il loro successo. Fornisce assistenza per la modifica, incluso uno strumento che segnala e sostituisce le parole chiave spam. I piani partono da $ 29 al mese. WriteSonic WriteSonic genera automaticamente testi di marketing SEO-friendly per qualsiasi cosa, dagli articoli di lunga durata agli annunci sui social media fino alle pagine di destinazione dei siti Web, il tutto garantito dall'azienda contro il plagio. Offre anche un generatore di arte AI chiamato Photosonic, un bot di assistenza clienti chiamato Botsonic e un assistente chatbot AI basato su GPT-4 chiamato ChatSonic. Caratteristiche principali di WriteSonic: Garantisce che il contenuto generato sia privo di plagio. Offre un assistente chatbot AI basato su GPT-4, uno dei più grandi modelli linguistici oggi disponibili. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Assistenti IA per il lavoro L'intelligenza artificiale applicata all'ambito lavorativo sta ridefinendo il concetto stesso di assistente. Tool come Otter.ai, Clara e Motion sono in grado di svolgere una varietà di compiti amministrativi e organizzativi, liberando tempo prezioso per gli utenti. Otter.ai trascrive automaticamente meeting e telefonate, Clara gestisce email e calendarizzazione con naturalezza mentre Motion ottimizza attività e scadenze. L'obiettivo è rendere ogni professionista più efficiente ed efficace. Ma anche riunioni, presentazioni e team work possono essere potenziati dall'IA. Strumenti come Fireflies semplificano la condivisione di appunti e insight rilevanti emersi in meeting. Questi assistenti virtuali consentono di delegare le attività ripetitive per concentrarsi sul lavoro creativo e strategico, con enormi benefici in termini di produttività. Scopriamo le loro potenzialità. Firefiles Fireflies è un assistente per riunioni basato sull'intelligenza artificiale che consente agli utenti di registrare, trascrivere e cercare facilmente riunioni dal vivo registrate o file audio, eliminando la necessità di prendere appunti. Riepiloga inoltre le informazioni rilevanti sull'incontro, consolidando gli approfondimenti sui relatori, sugli argomenti e sul sentiment. Inoltre, più utenti possono accedere a una trascrizione alla volta, consentendo loro di aggiungere commenti o contrassegnare parti specifiche della registrazione. Caratteristiche principali Firefiles: Registra e trascrivi le riunioni istantaneamente. Consolida le informazioni sui relatori, gli argomenti chiave discussi e il sentiment generale. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Motion Con l'intelligenza artificiale, Motion fornisce assistenza sia nella pianificazione che nella gestione dei progetti . Può creare e ottimizzare automaticamente il programma giornaliero di una persona in base ai suoi calendari, elenchi di cose da fare e attività, quindi stabilire le priorità e riprogrammare il lavoro in base alle scadenze. Genera automaticamente anche un piano per garantire che tutti finiscano i progetti in tempo. L'obiettivo è aiutare gli utenti a utilizzare le loro giornate in modo più efficiente ed efficace. Caratteristiche principali di Motion: Gestisce le attività e le organizza su un calendario in base alla scadenza. Crea automaticamente piani per aiutare gli utenti a completare i loro progetti in tempo. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Clara Progettata per funzionare come un vero assistente umano, Clara gestisce tutte le esigenze di pianificazione di una persona. Una volta che un utente ha inserito Clara in CC su un'e-mail, può occuparsi del resto, gestendo tutto, dalle e-mail di follow-up all'organizzazione del calendario. E tutto il testo che genera è naturale e fluido. Sebbene gran parte di ciò sia dovuto all’intelligenza artificiale, l’azienda dispone anche di un team di esperti umani in grado di valutare un messaggio o un conflitto di pianificazione se il bot ha difficoltà particolarmente a comprenderlo. Caratteristiche principali di Clara: Utilizza il linguaggio naturale nelle e-mail generate. Garantisce che le riprogrammazioni e le cancellazioni delle riunioni vengano aggiornate nei calendari degli utenti in tempo reale. I piani partono da $ 99 al mese. Otter.ai Con Otter.ai , gli utenti possono registrare qualsiasi cosa, da una videoconferenza a una telefonata, e trascrivere automaticamente tali registrazioni. Quindi suddivide le trascrizioni in base all'oratore e genera uno schema della conversazione con i relativi timestamp, evidenziando punti e temi chiave. Otter.ai può essere integrato con altre piattaforme come Zoom, Google Meet e Microsoft Teams, oltre a Dropbox e Slack. Caratteristiche principali di Otter.ai: Genera uno schema con timestamp di una conversione, evidenziando punti e temi chiave. Può essere integrato con Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, Dropbox e Slack. Offre un piano gratuito, con un'opzione di aggiornamento. Assistenti di viaggio dotati di IA Organizzare il viaggio perfetto è sempre stato complesso e time-consuming. Oggi l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore travel grazie ad assistenti virtuali in grado di creare itinerari completi e personalizzati in pochi minuti. Strumenti come Abhi, Maya e Eddy Travel consentono di indicare destinazione, date e interessi ed ottenere in cambio un intero programma di viaggio con suggerimenti su voli, hotel, attrazioni e ristoranti. Inoltre, alcuni di questi assistenti imparano dalle nostre abitudini di viaggio per affinare i consigli nel tempo. Grazie all'integrazione con piattaforme di booking, è poi possibile finalizzare le prenotazioni con un semplice click. Insomma, la pianificazione da sogno diventa realtà grazie ai nuovi compagni di viaggio dotati di intelligenza artificiale. Scopriamo le loro potenzialità! Abhi Creato dalla società di tecnologia di viaggio Mondee , Abhi combina tecnologie come l'intelligenza artificiale generativa, il deep learning e un motore di consigli per generare itinerari di viaggio basati sull'età, gli interessi e altri criteri dell'utente, con consigli per ristoranti, bar, attrazioni specifici e altro in una determinata destinazione . Può anche fornire opzioni di prenotazione per voli, hotel e attività. Secondo Mondee, la piattaforma è stata sviluppata utilizzando la potenza di più motori di intelligenza artificiale, tra cui Bard di Google, ChatGPT di OpenAI e Watson di IBM. Caratteristiche principali di Abhi: Sviluppato utilizzando la potenza di più motori di intelligenza artificiale, tra cui Bard di Google, ChatGPT di OpenAI e Watson di IBM, secondo Mondee. Utilizza l'età, gli interessi e altri criteri degli utenti per generare itinerari di viaggio. Disponibile gratuitamente su App Store e Google Play. maya Maya è un chatbot creato dalla società di pianificazione dei viaggi Live the World , utilizzando la stessa tecnologia di ChatGPT. Gli utenti possono dire a Maya dove vogliono andare, per quanto tempo e cosa vorrebbero fare, e la piattaforma elaborerà un piano di alto livello, che può essere modificato dall'utente. Una volta pronto, Maya trasforma la bozza in un itinerario completo in meno di un minuto, dotato di collegamenti in modo che l'utente possa prenotare ciò che desidera. Caratteristiche principali di Maya: Costruito utilizzando la tecnologia di ChatGPT. Gli itinerari di viaggio includono collegamenti in modo che gli utenti possano prenotare facilmente le cose in anticipo. Gratis sul sito web di Live the World. Eddy Travels Lo strumento di assistente di viaggio AI di Eddy Travels è progettato per aiutare le persone a trovare i migliori voli e hotel in base alla destinazione, al programma e al budget, tutto ciò che un utente deve fare è inviare un messaggio di testo o vocale. Il chatbot può essere facilmente integrato con le app di messaggistica più diffuse come Facebook Messenger, Messaggi diretti di Instagram, WhatsApp e Telegram. Eddy viaggia Gli utenti possono interagire con il chatbot tramite messaggi di testo o vocali. Disponibile come browser o può essere integrato con altre app di messaggistica. Gratuito da usare. Assistenti finanziari IA Tra trading, budgeting e gestione delle spese, tenere sotto controllo le proprie finanze può essere complesso e chronophage. Ecco perché gli assistenti virtuali basati sull'IA stanno rivoluzionando anche il settore del personal finance. Strumenti come Cleo e Tykr forniscono consigli su risparmio e investimenti adattandosi alle esigenze dell'utente. Ally e Fyle gestiscono in autonomia attività come pagamenti, rendicontazioni e anticipi. Analizzando transazioni e pattern comportamentali, questi assistenti finanziari imparano perfino ad anticipare le necessità degli utenti! Delegare la gestione delle finanze a un assistente IA consente di risparmiare tempo prezioso e prendere decisioni più consapevoli. Scopriamo in questa guida i migliori strumenti basati sull'intelligenza artificiale per semplificare la gestione del denaro, dal budgeting al trading. Ally Il chatbot di Ally può rispondere a domande finanziarie, gestire trasferimenti di denaro e pagamenti e accettare depositi. Fornisce inoltre informazioni dettagliate sui conti bancari e sulle transazioni dell'utente, nonché un'analisi sui modelli di risparmio e di spesa. Inoltre, utilizzando l'intelligenza automatizzata e i profili dei dati dei clienti , il bot apprende le interazioni e il comportamento transazionale di un utente nel tempo in modo da poter anticipare meglio ciò di cui potrebbe aver bisogno. Caratteristiche principali di Ally: Gli utenti possono avviare attività sia con comandi testuali che vocali. Gestisce trasferimenti di denaro, pagamenti e depositi. Conserva le informazioni sulle interazioni degli utenti e sul comportamento transazionale nel tempo in modo da poter prevedere di cosa potrebbero aver bisogno. Cleo Utilizzando la generazione del linguaggio naturale, Cleo offre consulenza finanziaria e assistenza per la definizione del budget, collegandosi direttamente al conto bancario di una persona in modo che possa fornire risposte più personalizzate. Gli utenti possono anche controllare il tono dei consigli forniti. Ad esempio, se vogliono ricevere un amore duro, possono chiedere a Cleo di "arrostirli" e fare l'inventario delle loro recenti abitudini di spesa. Oppure, se vogliono essere “esaltati”, Cleo ricorderà loro tutto il loro buon comportamento recente. La piattaforma presenta anche funzionalità fintech più tradizionali, tra cui strumenti di creazione di credito e anticipi di cassa. Caratteristiche principali di Cleo: Aiuta gli utenti a impostare budget e obiettivi specifici, a monitorare le proprie spese e altro ancora. Gli utenti possono controllare il tono di voce che Cleo assume mentre dà consigli. Disponibile gratuitamente su App Store e Google Play. Fyle Fyle fornisce assistenza nella gestione delle spese dei dipendenti, gestendo qualsiasi aspetto, dalla rendicontazione delle spese alle richieste di viaggio e agli anticipi. E si integra direttamente con qualsiasi carta di credito aziendale Visa e Mastercard in modo che possa inviare automaticamente ai dipendenti notifiche sulle transazioni. Fyle si integra anche con software di contabilità come QuickBooks Online e Xero in modo che tutti i dati di spesa (ricevute, transazioni con carta, tasse) possano essere sincronizzati e in un unico posto. Caratteristiche principali del file: Si integra con le carte di credito aziendali in modo da poter aggiornare automaticamente i dipendenti sulle transazioni. I dipendenti possono inviare le ricevute direttamente a Fyle tramite app come Gmail, Outlook e Slack. I piani partono da $ 6,99/mese per utente attivo. Tykr Tykr è un assistente finanziario basato sull'intelligenza artificiale che aiuta gli utenti a prendere decisioni di investimento migliori, fornendo informazioni su ETF e criptovalute , nonché sulle azioni tradizionali, a seconda di ciò a cui è interessato l'utente. Sebbene non automatizzi alcun investimento, Tykr aiuta gli utenti nella loro ricerca, generando semplici riepiloghi che identificano titoli sicuri e rischiosi e offrono consigli. Caratteristiche principali di Tykr: Aiuta gli utenti a effettuare investimenti più consapevoli in ETF, criptovalute e azioni tradizionali. Identifica titoli sicuri e rischiosi in cui investire. Offre un piano da $ 99,99/anno o un piano da $ 29,99/mese. Conclusione sui migliori assistenti virtuali con IA L'avvento degli assistenti virtuali basati sull'IA sta rivoluzionando il nostro rapporto con la tecnologia, rendendo più seamless che mai attività come lavoro, viaggi e gestione delle finanze. In questa guida abbiamo analizzato i migliori strumenti dotati di intelligenza artificiale oggi disponibili, esplorandone punti di forza e peculiarità. Ora è il momento di scegliere il tuo assistente ideale in base alle tue esigenze e prepararti a delegare le attività ripetitive per dedicarti a ciò che più ami. L'IA è il futuro ed è già tra noi: sfruttane appieno il potenziale per migliorare la tua vita personale e lavorativa. Con un partner virtuale al tuo fianco, tutto diventa più facile e piacevole. Provare per credere! FAQ sui migliori assistenti virtuali con IA Quali sono i migliori assistenti virtuali con intelligenza artificiale? I migliori assistenti IA sono Siri, Google Assistant, Alexa, Jasper e Otter.ai. Offrono funzionalità avanzate di comprensione del linguaggio e integrazione con app e dispositivi. Come scegliere l'assistente virtuale IA più adatto alle mie esigenze? Valuta le tue necessità tra casa, lavoro e viaggi. Scegli l'assistente con le skills più utili per te e che si integri meglio con i tuoi device. Verifica anche la qualità del linguaggio. Gli assistenti virtuali IA sono costosi? La maggior parte degli assistenti ha funzionalità base gratuite. I piani a pagamento offrono skills avanzate. Ma anche la versione gratuita può essere molto utile. Posso personalizzare il mio assistente virtuale IA? Sì, la maggior parte degli assistenti impara dalle tue abitudini per personalizzare le risposte. Puoi anche settare preferenze ed integrare servizi terzi. Gli assistenti IA sono accurati nelle risposte? Grazie ai progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale, oggi gli assistenti IA sono molto precisi nel comprendere e rispondere. L'accuratezza migliora nel tempo. L'assistente virtuale può sostituire completamente un assistente umano? Per molte attività ripetitive gli assistenti IA sono già superiori agli umani. Ma per creatività e problem solving avanzato, l'intelligenza umana resta insostituibile. .

L'intelligenza artificiale (AI) sta diventando sempre più potente e sofisticata, e sta iniziando ad avere un impatto significativo sulla creatività umana. L'AI può essere utilizzata per generare nuove idee, per aiutare i creativi a migliorare le loro tecniche e per automatizzare attività che in precedenza erano considerate appannaggio degli esseri umani. L'AI può essere un potente strumento per la creatività, ma è importante utilizzarla in modo responsabile e consapevole. In questo articolo esamineremo 10 spunti mentali per comprendere come l' impatto dell'intelligenza artificiale può aiutare o peggiorare la creatività umana. L'impatto dell'intelligenza artificiale per esplorare nuove idee e a trovare soluzioni innovative ai problemi. L'intelligenza artificiale (AI) può essere utilizzata per aiutare i creativi a esplorare nuove idee e a trovare soluzioni innovative ai problemi. L'AI può essere utilizzata per generare nuove idee e per aiutare i creativi a trovare soluzioni innovative ai problemi. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per generare nuovi concetti di design, per trovare nuovi modi per risolvere problemi matematici o per creare nuovi brani musicali. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli e tendenze che potrebbero non essere visibili agli esseri umani. L'AI può anche essere utilizzata per generare nuove idee combinando idee esistenti in modi nuovi e innovativi. L'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi a trovare soluzioni innovative ai problemi in diversi modi. Ad esempio, può essere utilizzata per simulare diversi scenari e per identificare la soluzione che ha maggiori probabilità di successo. L'AI può anche essere utilizzata per generare nuove idee per risolvere problemi che gli esseri umani non sarebbero in grado di risolvere da soli. Le tecnologie dotate di IA hanno il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i creativi lavorano. L'AI può aiutare i creativi a esplorare nuove idee, a trovare soluzioni innovative ai problemi e a creare contenuti di alta qualità in modo più rapido e facile. Ecco alcuni esempi di come l'AI viene già utilizzata in diversi campi creativi: Design: L'AI viene utilizzata per generare nuovi concetti di design, per creare prototipi virtuali e per aiutare i designer a prendere decisioni migliori. Musica: L'AI viene utilizzata per creare nuove melodie, per scrivere testi e per generare brani musicali unici. Arte: L'AI viene utilizzata per creare nuove opere d'arte, per simulare diversi stili artistici e per aiutare gli artisti a sperimentare con nuove tecniche. Letteratura: L'AI viene utilizzata per generare nuovi testi, per tradurre lingue e per aiutare gli scrittori a migliorare il loro stile. Questo può liberare i creativi per concentrarsi su attività più creative. L'AI può aiutare i creativi a connettersi con un pubblico più ampio e a condividere le loro idee con il mondo. L'intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente diventando una parte sempre più importante della nostra vita e sta avendo un impatto significativo anche sul mondo della creatività. L'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi a connettersi con un pubblico più ampio e a condividere le loro idee con il mondo in modi che prima non erano possibili. Ecco alcuni esempi di come l'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi: Creazione di contenuti personalizzati: l'AI può essere utilizzata per creare contenuti personalizzati per ogni utente, in base ai suoi interessi e preferenze. Ciò significa che i creativi possono raggiungere un pubblico più ampio e coinvolgere i loro fan in modo più significativo. Ad esempio, un artista potrebbe utilizzare l'AI per creare playlist personalizzate di musica per i suoi fan, o un scrittore potrebbe utilizzare l'AI per generare storie personalizzate per i suoi lettori. Promozione delle opere dei creativi sui social media: l'AI può essere utilizzata per promuovere le opere dei creativi sui social media in modo più efficace. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per identificare i potenziali fan, per targettizzare i post e per misurare l'efficacia delle campagne di marketing. Creazione di eventi virtuali: l'AI può essere utilizzata per creare eventi virtuali dove i creativi possono incontrare i loro fan. Ciò è particolarmente utile per i creativi che vivono in aree remote o che non hanno la possibilità di viaggiare. Ad esempio, un musicista potrebbe utilizzare l'AI per creare un concerto virtuale che i suoi fan possono guardare da tutto il mondo. Questi sono solo alcuni esempi di come l'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi a connettersi con un pubblico più ampio e a condividere le loro idee con il mondo. L'AI è una tecnologia potente che ha il potenziale di rivoluzionare il mondo della creatività. L'AI può aiutare i creativi a rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per monitorare i social media, per leggere le ultime notizie o per seguire gli eventi del settore. Questo può aiutare i creativi a rimanere al passo con i tempi e a creare contenuti che siano rilevanti per il loro pubblico. Ecco alcuni esempi di come l'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi: Monitoraggio dei social media: l'AI può essere utilizzata per monitorare i social media per le ultime tendenze e notizie. Questo può aiutare i creativi a rimanere al passo con gli interessi del loro pubblico e a creare contenuti che saranno apprezzati. Lettura delle ultime notizie: l'AI può essere utilizzata per leggere le ultime notizie per il settore creativo. Questo può aiutare i creativi a conoscere le ultime tecnologie e tendenze. Segui gli eventi del settore: l'AI può essere utilizzata per seguire gli eventi del settore creativo. Questo può aiutare i creativi a conoscere le ultime innovazioni e a incontrare altri professionisti del settore. L'AI può essere una preziosa risorsa per i creativi. Può aiutarli a rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie, a creare contenuti rilevanti per il loro pubblico e a trovare nuovi modi per esprimersi. Oltre agli esempi sopra menzionati, l'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi in molti altri modi. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per: Generare idee creative: l'AI può essere utilizzata per generare idee creative per progetti di contenuto. Questo può aiutare i creativi a superare i blocchi creativi e a trovare nuovi modi per esprimersi. Migliorare la qualità del lavoro: l'AI può essere utilizzata per migliorare la qualità del lavoro creativo. Questo può essere fatto attraverso l'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico per identificare e correggere gli errori, o per generare nuovi contenuti che siano più attraenti e coinvolgenti. Automatizzare le attività ripetitive: l'AI può essere utilizzata per automatizzare le attività ripetitive che possono richiedere molto tempo ai creativi. Questo può liberare il tempo dei creativi per concentrarsi su attività più creative. L'AI può aiutare i creativi a imparare da altri creativi e a crescere come professionisti. L'intelligenza artificiale (AI) può aiutare i creativi a imparare da altri creativi e a crescere come professionisti in diversi modi. Ecco alcuni esempi: Creazione di comunità online: L'AI può essere utilizzata per creare comunità online dove i creativi possono condividere le loro idee, trovare mentori e ricevere feedback. Queste comunità possono essere un ottimo modo per i creativi di rimanere aggiornati sulle ultime tendenze, imparare da altri professionisti e costruire una rete di contatti. Ricerca di mentori: L'AI può essere utilizzata per trovare mentori che possono aiutare i creativi a migliorare le loro abilità. I mentori possono fornire ai creativi consigli, feedback e supporto, e possono aiutarli a navigare nel mondo della creatività. Accesso a corsi di formazione online: L'AI può essere utilizzata per creare corsi di formazione online che possono aiutare i creativi a migliorare le loro abilità. Questi corsi possono essere un modo conveniente e flessibile per i creativi di imparare nuove tecniche e strategie. Oltre a questi esempi, l'AI può essere utilizzata anche per aiutare i creativi in altri modi, come: Generazione di idee: L'AI può essere utilizzata per generare idee creative. Questo può essere utile per i creativi che si bloccano o che hanno bisogno di un nuovo punto di partenza. Risparmio di tempo: L'AI può essere utilizzata per automatizzare alcune delle attività che i creativi devono svolgere, come la ricerca di immagini o l'editing di video. Questo può liberare tempo ai creativi per concentrarsi sulla loro creatività. Miglioramento della qualità del lavoro: L'AI può essere utilizzata per migliorare la qualità del lavoro dei creativi. Questo può essere fatto, ad esempio, utilizzando l'AI per identificare errori o per suggerire miglioramenti al lavoro. L'AI può aiutare i creativi a fare la differenza nel mondo. L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia in continua evoluzione che sta già avendo un impatto significativo sul mondo. Uno dei modi in cui l'AI sta cambiando il mondo è aiutando i creativi a fare la differenza. L'AI può essere utilizzata per aiutare i creativi a creare contenuti educativi, sensibilizzare su importanti questioni sociali e creare opere d'arte che possano ispirare gli altri. Ecco alcuni esempi di come l'AI è già stata utilizzata per aiutare i creativi a fare la differenza nel mondo: Creare contenuti educativi. L'AI può essere utilizzata per creare contenuti educativi personalizzati per ogni studente. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per creare lezioni che si adattano allo stile di apprendimento di ogni studente o per creare quiz che misurano la comprensione dello studente del materiale. Sensibilizzare su importanti questioni sociali. L'AI può essere utilizzata per sensibilizzare su importanti questioni sociali, come la povertà, la disuguaglianza e il cambiamento climatico. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per creare campagne di sensibilizzazione sui social media o per creare video che raccontano storie di persone che sono state colpite da queste questioni. Creare opere d'arte che possano ispirare gli altri. L'AI può essere utilizzata per creare opere d'arte che possono ispirare gli altri. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per creare dipinti, sculture e musica che trattano di temi importanti o che semplicemente fanno pensare al pubblico. L'AI è uno strumento potente che può essere utilizzato per migliorare la creatività umana, ma è importante utilizzarla in modo responsabile e consapevole. Uno dei pericoli dell'AI è che può essere utilizzata per creare contenuti falsi o fuorvianti. Questo può essere dannoso per la società, poiché può portare alla diffusione di disinformazione e alla polarizzazione dell'opinione pubblica. Ad esempio, nel 2016, durante le elezioni presidenziali statunitensi, sono stati creati numerosi video falsi che mostravano i candidati dire o fare cose che in realtà non avevano detto o fatto. Questi video sono stati utilizzati per danneggiare la reputazione dei candidati e per influenzare il risultato delle elezioni. Un altro pericolo dell'AI è che può essere utilizzata per automatizzare compiti che attualmente vengono eseguiti dagli esseri umani. Questo potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro e alla crescita della disuguaglianza economica. Ad esempio, i robot sono già utilizzati in molte industrie, come l'automotive, l'alimentare e la produzione. In futuro, è probabile che i robot vengano utilizzati in sempre più settori, portando alla perdita di posti di lavoro per gli esseri umani. È importante utilizzare l'AI in modo responsabile e consapevole per evitare questi pericoli. È necessario garantire che l'AI venga utilizzata per il bene dell'umanità e non per danneggiarla. È inoltre necessario tenere conto dei potenziali impatti economici e sociali dell'AI e adottare misure per mitigare questi impatti. Ecco alcuni esempi unici di reali pericoli legati all'affidamento eccessivo sull'AI e alla pigrizia: L'AI può essere utilizzata per creare deepfake, che sono video o audio realistici che sono stati modificati per far sembrare che qualcuno dica o faccia qualcosa che in realtà non ha detto o fatto. I deepfake possono essere utilizzati per danneggiare la reputazione di qualcuno o per diffondere disinformazione. L'AI può essere utilizzata per automatizzare attività che attualmente vengono eseguite dagli esseri umani. Ciò potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro e alla crescita della disuguaglianza economica. L'AI può essere utilizzata per creare armi autonome, che possono essere utilizzate per uccidere persone senza l'intervento umano. Questo potrebbe portare a una guerra più letale e imprevedibile. È importante essere consapevoli di questi pericoli e utilizzare l'AI in modo responsabile e consapevole. È necessario garantire che l'AI venga utilizzata per il bene dell'umanità e non per danneggiarla.

Sin dal lancio di GPT (Generative Pre Trained) di Open AI, il mondo è stato preso d'assalto da Generative AI. Da quel periodo in poi, sono entrati in scena molti Modelli Generativi. Con ogni rilascio di nuovi modelli generativi di linguaggi di grandi dimensioni, l'IA ha continuato ad avvicinarsi all'intelligenza umana. Tuttavia, la comunità Open AI ha reso closed source la famiglia GPT di potenti Large Language Models. Fortunatamente, Falcon AI, un modello generativo altamente capace, supera molti altri LLM, ed è ora open source, disponibile per chiunque. Indice su Falcon AI il modello LLM open source , cos'è e come usarlo Capire perché Falcon AI è in cima alla classifica LLM Spprendere le capacità di Falcon AI Osservare le prestazioni di Falcon AI Configurare Falcon AI in Python Testare Falcon AI con LangChain e prompt personalizzati Cos'è Falcon AI ? Falcon AI, o Falcon LLM 40B, è un Large Language Model rilasciato dal Technology Innovation Institute (TII) degli Emirati Arabi Uniti. Il 40B indica i 40 miliardi di parametri utilizzati da questo Large Language Model . Il TII ha persino sviluppato un modello 7B, ovvero 7 miliardi di parametri, addestrato su 1500 miliardi di token. In confronto, il modello Falcon LLM 40B viene addestrato su 1 trilione di token di RefinedWeb. Ciò che rende questo LLM diverso dagli altri è che questo modello è trasparente e Open Source. Il Falcon è un modello solo decodificatore autoregressivo. L'addestramento di Falcon AI è stato su AWS Cloud ininterrottamente per due mesi con 384 GPU collegate. I dati di pre-formazione consistevano in gran parte in dati pubblici, con poche fonti di dati tratte da documenti di ricerca e conversazioni sui social media. Perché Falcon AI? I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono influenzati dai dati su cui vengono addestrati. La loro sensibilità varia al variare dei dati. Abbiamo personalizzato i dati utilizzati per addestrare Falcon, che includevano estratti di dati di alta qualità presi da siti Web (RefinedWeb Dataset). Abbiamo eseguito vari processi di filtraggio e deduplicazione su questi dati oltre a utilizzare fonti di dati prontamente disponibili. L'architettura del Falcon lo rende ottimizzato per l'inferenza. Falcon supera chiaramente i modelli all'avanguardia come Google, Anthropic, Deepmind, LLaMa, ecc., nella classifica OpenLLM. Oltre a tutto questo, il principale elemento di differenziazione è che è open source, consentendo quindi un uso commerciale senza restrizioni. Quindi chiunque può mettere a punto Falcon con i propri dati per creare la propria applicazione da questo Large Language Model. Falcon viene fornito anche con versioni di Instruct chiamate Falcon-7B-Instruct e Falcon-40B-Instruct, che vengono ottimizzate sui dati conversazionali. Questi possono essere utilizzati direttamente per creare applicazioni di chat. Primo sguardo: Falcon Large Language Model In questa sezione proveremo uno dei modelli del Falcon. Quello con cui andremo è il modello Falcon-40B, che è in cima alle classifiche OpenLLM Leaderboard. Useremo in modo specifico la versione Instruct di Falcon-40B, ovvero il Falcon-40B-Instruct, che è già stato messo a punto sui dati conversazionali, in modo da poter iniziare rapidamente con esso. Un modo per interagire con il modello Falcon Instruct è attraverso gli spazi HuggingFace. HuggingFace ha creato uno spazio per il modello Falcon-40B-Instruct chiamato demo Falcon-Chat. Clicca qui per visitare il sito. Dopo aver aperto il sito, scorri verso il basso per vedere la sezione della chat, che è simile all'immagine sopra. Nel campo "Digita un input e premi Invio", inserisci la query che desideri porre al Falcon Model e premi Invio per avviare la conversazione. Facciamo una domanda al Falcon Model e vediamo il suo output. Nell'immagine 2, possiamo vedere la risposta generata. Questa è stata una buona risposta dal modello Falcon-40B alla domanda. Cosa succede se vogliamo lavorare con esso in un progetto python? Possiamo farlo usando la libreria Transformers. Passeremo ora attraverso i passaggi necessari. Utilizzare Falcon AI con Python !pip install transformers accelerate einops xformers #per colab pip install transformers accelerate einops xformers #in locale Installiamo il pacchetto Transformers da scaricare e lavorare con i modelli all'avanguardia che sono pre-treno, come il Falcon. Il pacchetto di accelerazione ci consente di eseguire i modelli PyTorch su qualsiasi sistema con cui stiamo lavorando e attualmente stiamo utilizzando Google Colab. Einops e xformers sono gli altri pacchetti che supportano il modello Falcon. Ora dobbiamo importare queste librerie da scaricare e iniziare a lavorare con il modello Falcon. Il codice sarà: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import transformers import torch model = "tiiuae/falcon-7b-instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, device_map="auto", max_length=200, do_sample=True, top_k=10, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id ) Passi In primo luogo, dobbiamo fornire il percorso al modello che testeremo. Qui lavoreremo con il modello Falcon-7B-Instruct perché occupa meno spazio nella GPU e può essere possibile con il livello gratuito in Google Colab. Il collegamento Falcon-7B-Instruct Large Language Model è memorizzato nella variabile del modello. Per scaricare il tokenizer per questo modello, scriviamo il metodo from_pretrained() dalla classe AutoTokenizer presente nei trasformatori. A questo, forniamo il percorso LLM, che quindi scarica il Tokenizer che funziona per questo modello. Ora creiamo una pipeline. Durante la creazione delle pipeline, forniamo le opzioni necessarie, come il modello con cui stiamo lavorando e il tipo di modello, ovvero "generazione di testo" per il nostro caso d'uso. Il tipo di tokenizer e altri parametri vengono forniti all'oggetto pipeline. Proviamo a osservare l'output del modello di istruzione 7B di Falcon fornendo al modello una query. Per testare il modello Falcon, scriveremo il codice seguente. sequences = pipeline( "Create a list of 3 important things to reduce global warming" ) for seq in sequences: print(f"Result: {seq['generated_text']}") Abbiamo chiesto al Falcon Large Language Model di elencare le tre cose importanti per ridurre il riscaldamento globale. Vediamo l'output generato da questo modello. Possiamo vedere che il modello Falcon 7B Instruct ha prodotto un buon risultato. Ha sottolineato i problemi alla radice della causa del riscaldamento globale e ha persino fornito la soluzione appropriata per affrontare i problemi, riducendo così il riscaldamento globale. Falcon AI con LangChain Langchain è una libreria Python che aiuta a creare applicazioni con Large Language Applications. LangChain ha una pipeline chiamata HuggingFacePipeline per i modelli ospitati in HuggingFace. Quindi, in pratica, deve essere possibile utilizzare Falcon con LangChain. Installa il pacchetto LangChain : !pip install -U langchain Questo scaricherà l'ultimo pacchetto langchain. Ora, dobbiamo creare una pipeline per il modello Falcon, con cui lo faremo from langchain import HuggingFacePipeline llm = HuggingFacePipeline(pipeline = pipeline, model_kwargs = {'temperature':0}) Chiamiamo l'oggetto HuggingFacePipeline() e passiamo la pipeline ei parametri del modello. Per i parametri del modello, stiamo fornendo alla temperatura un valore pari a 0, il che rende il modello non molto allucinato (creando le proprie risposte). Tutto questo, passiamo a una variabile chiamata llm , che memorizza il nostro Large Language Model. Ora sappiamo che LangChain contiene PromptTemplate, che ci permette di modificare le risposte prodotte dal Large Language Model. E abbiamo LLMChain, che concatena insieme PromptTempalte e LLM. Scriviamo codice con questi metodi. from langchain import PromptTemplate, LLMChain template = """ You are a intelligent chatbot. You reply should be in a funny way. Question: {query} Answer:""" prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["query"]) llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm) Passi Innanzitutto, definiamo un modello per il Prompt. Il template descrive come deve comportarsi il nostro LLM, ovvero come deve rispondere alle domande poste dall'utente. Questo viene quindi passato al metodo PromptTemplate() e memorizzato in una variabile Ora dobbiamo concatenare il Large Language Model e il Prompt insieme, cosa che facciamo fornendoli al metodo LLMChain(). Ora il nostro modello è pronto. Secondo il Prompt, il modello deve rispondere in modo divertente a una determinata domanda. Proviamo con un codice di esempio. query = "How to reach the moon?" print(llm_chain.run(query)) Quindi abbiamo dato la domanda "Come raggiungere la luna?" al modello. La risposta è qui sotto: La risposta generata dal modello Falcon-7B-Instruct è davvero divertente. Ha seguito il suggerimento da noi fornito e ha generato la risposta appropriata alla domanda data. Questa è solo una delle poche cose che possiamo ottenere con questo nuovo Modello Open Source. Conclusione su Falcon AI In questo articolo, abbiamo discusso di un nuovo modello di linguaggio esteso chiamato Falcon. Questo modello ha conquistato il primo posto nella classifica OpenLLM battendo modelli di punta come Llama, MPT, StableLM e molti altri. La cosa migliore di questo modello è che è Open Source, il che significa che chiunque può sviluppare applicazioni con Falcon per scopi commerciali. Domande frequenti su Falcon AI D1. Cos'è l'intelligenza artificiale di Falcon? Il Technology Innovation Institute ha sviluppato Falcon, il nome del Large Language Model. Abbiamo addestrato questa IA su 384 GPU, dedicando 2800 giorni di elaborazione al suo pre-addestramento. D2. Quanti modelli Falcon esistono? Ci sono due modelli Falcon. Uno è il Falcon-40B, che è il modello da 40 miliardi di parametri, e l'altro è la sua versione più piccola Falcon-7B, il modello da 7 miliardi di parametri. D3. Quanto è buono il modello Falcon-40B? Falcon-40B ha raggiunto la vetta della classifica nella classifica OpenLLM. Ha superato modelli all'avanguardia come Llama, MPT, StableLM e molti altri. Il Falcon ha un'architettura ottimizzata per le attività di inferenza. D4. Possiamo creare applicazioni con modelli Falcon per uso commerciale? Sì. Il Falcon Model è un modello Open Source. È esente da diritti d'autore e può essere utilizzato per creare applicazioni commerciali. Q5. Quanto sono grandi i modelli Falcon? Il Falcon-7B richiede circa 15 GB di memoria GPU e la sua versione più grande, il modello Falcon-40B, richiede circa 90 GB di memoria GPU.

(prima di tutto connetti il cervello, poi la memoria ed infine usa gli strumenti giusti) Git è lo strumento software essenziale per incominciare a lavorare con l’intelligenza artificiale, lo si può utilizzare sin dai primi passi, magari assieme alla tua IDE (Integrated Development Environment, ovvero ambiente di sviluppo integrato) o editor di programmazione preferito. Git è un progetto open source, forse quello più utilizzato in assoluto, in quanto estremamente utile, ideato e sviluppato nel 2005 da Linus Torvalds (vi dice nulla?), il creatore del kernel del sistema operativo Linux! Git fondalmentalmente è un software per il controllo delle “versioni”, più precisamente, un DVCS (Distributed Version Control System, sistema di controllo delle versioni distribuito), ma, oltre ad essere distribuito, Git è stato progettato per fornire prestazioni, sicurezza e flessibilità. Le funzionalità principali che consentono di sottoporre a “commit” le nuove modifiche, di creare “branch”, di eseguire il “merge” e di fare un confronto con le versioni precedenti sono tutte ottimizzate per fornire ottime prestazioni. Gli algoritmi implementati all'interno di Git sfruttano tutti i dati inerenti gli attributi comuni degli alberi dei file di codice sorgente reali, di come vengono solitamente modificati nel tempo e dei modelli di accesso. In particolare, l’oggetto dei file del repository Git utilizza una combinazione di codifica delta (archiviazione delle differenze di contenuto, tramite le sequenze dei commit) e compressione (come il formato zip, inoltre, archivia esplicitamente i contenuti delle directory e gli oggetti dei metadati della versione. Ad esempio, supponiamo che uno sviluppatore apporti modifiche al codice sorgente, aggiungendo del codice e quindi esegua il commit di tali modifiche con messaggi descrittivi. In seguito poi apporti ulteriori modifiche ed esegua un nuovo commit. Git, archivierà questa sequenza di operazioni, identificandone ogni dettaglio. Se lo sviluppatore passa le modifiche su uno dei rami dell’archivio, (effettua un branch), ad esempio quello inerente all’ambiente di test o di sviluppo, potrà condividere il suo lavoro con altri, Se effettua un “push” in cloud, dove viene condiviso il progetto, senza dover intaccare il ramo principale del progetto (main). Git - Il tool essenziale per l’intelligenza artificiale Riassumendo, i repository online e locali possono essere divisi in ramificazioni (Branch). I branch (ramificazioni) permettono di creare delle versioni assestanti del codice master. Queste versioni "assestanti" permettono la creazione di features o aggiornamenti in fase alpha che non vanno ad intaccare minimamente il codice del progetto. Finito la scrittura della ramificazione il branch verrà unito con il master (main). Git permette di gestire i tag. I tag sono le versioni del software in uso. I tag registrano tutti i commit fino al rilascio nel server. Git è stato concepito, considerando come priorità imperativa, la tutela dell'integrità del codice sorgente gestito. Il contenuto dei file e le reali relazioni tra file e directory, le versioni, i tag e i commit, tutti oggetti nel repository Git, sono protetti da un algoritmo di “hashing”, sicuro a livello di crittografia, chiamato SHA1. Questo algoritmo protegge il codice e la cronologia delle modifiche da variazioni accidentali e dannose, garantendo la completa tracciabilità della cronologia. Uno dei principali obiettivi di progettazione di Git è la flessibilità. Git è flessibile sotto diversi aspetti: è in grado di supportare vari tipi di flussi di lavoro e di sviluppo non lineare, offre efficienza in progetti di piccole e grandi dimensioni ed è compatibile con molti sistemi e protocolli esistenti. Git, dovrebbe essere la priorità nella scelta di apprendimento per un sviluppatore inesperto che desidera acquisire competenze preziose negli strumenti di sviluppo software, in particolare se si vuole intraprendere un percorso di apprendimento nell’ambito del software utilizzato in ambito dello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale. Ovviamente, la documentazione è eccellente e vasta, con libri, tutorial e siti Web dedicati, podcast e i video tutorial. La caratteristica open source riduce i costi per gli sviluppatori amatoriali consentendo loro di utilizzare Git senza pagare una commissione. Come installare di GIT Per gli utenti windows: https://gitforwindows.org/ Per utenti Linux (dovrebbe essere installato di default ovviamente). In qualsiasi caso: $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install git Per gli utenti OS (se non installato): https://sourceforge.net/projects/git-osx-installer/files/ I principali comandi GIT Per lavorare con GIT ci vuole un po’ di impegno che lo sviluppatore alle prime armi, dovrebbe impiegare per famigliarizzare con i comandi che questo tool richiede per effettuare le varie procedure di utilizzo. Uno dei comandi principali è sicuramente quello che permette di “clonare” un progetto esistente, presente in rete, ad esempio nella piattaforma GitHub. Per inciso, GitHub è un servizio di hosting per progetti software, di proprietà della società GitHub Inc. git clone è un comando per scaricare il codice sorgente esistente da un repository remoto (come elemento di Github, per esempio). In altre parole, git clone praticamente fa una copia identica dell'ultima versione di un progetto in un repository e la salva sul tuo computer locale. Esempio: git clone https://github.com/cheshire-cat-ai/core.git cheshire-cat scarica il progetto di Piero Savastano cheshire-cat-ai : un framework per creare servizi di intelligenza artificiale personalizzati utilizzando qualsiasi LLM. Cheshire-Cat (Stregatto) ​ Questo comando genera in locale una directory corrispondente al progetto esistente: git branch è il comando con il quale si può generare il “ramo” sul quale operare in locale. I branch sono molto importanti nel mondo Git. Usando i branch, parecchi sviluppatori sono in grado di lavorare in parallelo sullo stesso progetto simultaneamente. Se si apre una CLI (terminale) nella directory generata dal clone (ci si può accedere anche con cd cheshire-cat). Se invece si volesse fare una prova preliminare, con un proprio progetto o “repository”, si potrebbe creare una cartella apposita ed accedervi anche imparando ad usare la terminale con le istruzioni: magoo@magoo:~/U_2023_D$ mkdir prova magoo@magoo:~/U_2023_D$ cd prova magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git init è il comando da usare per il setup iniziale di un repository. magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git init suggerimento: Utilizzo di 'master' come nome per il ramo iniziale. Questo nome ramo predefinito suggerimento: è soggetto a modifiche. L’esecuzione di questo comando crea la sottodirectory .git nella directory in cui viene eseguito (la directory del progetto); nessun file viene aggiunto o modificato oltre alla sottodirectory .git All’interno della directory (nascosta) .git vengono creati tutti i metadati necessari a Git (branch di default, oggetti, reference, file template, …). La maggior parte dei comandi Git sono disponibili solo se eseguiti all’interno di un repository inizializzato. È, ovviamente, possibile inizializzare una directory diversa da quella corrente indicando il percorso: git init /path/to/project/directory A questo punto, all’intrno della directory “prova”, si può editare un file, come questo, che servirà per fare una prova di utilizzo del linguaggio Python, per passare da testo scritto a sintesi vocale: #test_to_speak # apt-get install espeak -y import subprocess import time lang = "en+f5" speaker = True message = "Hi I'm cheshire cat" print (message) #--------------- def Speak(): global message, lang print (message) spk_now = 'espeak -v'+lang +' " '+ message + ' " ' #print(spk_now) subprocess.call(spk_now, shell=True) #time.sleep (1) #---------- if speaker: Speak() #------------------- nota: per il funzionamento di questo file è necessario installare eSpeak che è un sintetizzatore vocale software open source compatto per l'inglese e altre lingue, per Linux e Windows. Possiamo controllare lo stato del nostro repositori con il comando git status: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git status Sul branch master Non ci sono ancora commit : File non tracciati: (usa "git add ..." per includere l'elemento fra quelli di cui verrà eseguito il commit) test_to_speak.py non è stato aggiunto nulla al commit ma sono presenti file non tracciati (usa "git add" per tracciarli) con questo comando si possono visualizzare diverse informazioni, tra le quali: controllare se il branch corrente è aggiornato controllare se c'è qualcosa da passare a commit, da inviare al repository oppure da ottenere dal repository controllare se ci sono file nell'area di stage, non passati all'area di stage oppure non tracciati controllare se ci sono file creati, modificati o cancellati Il “tracciamento” dei file avviene mediante commit, ma per poterlo effettuare è necessario aggiungere il file al controller Git, il comando, in questo caso dovrà essere: git add test_to_speak.py il risultato viene riportato di seguito: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git add test_to_speak.py magoo@magoo-Strix-GL504GM:~/U_2023_D/prova$ git status Sul branch master Non ci sono ancora commit Modifiche di cui verrà eseguito il commit: (usa "git rm --cached ..." per rimuovere gli elementi dall'area di staging) nuovo file: test_to_speak.py Il file appena aggiunto viene portato in uno stato di “staging”, ovverosia è pronto per essere “committato”, o per meglio dire, in termini meno tecnici “tracciato”. Se si volessero aggiungere tutti i file di un repository, il comando sarebbe git add -A. Se adesso si volesse effettuare il commit però, Git risponderebbe con un errore, come riportato dalle seguenti linee di comando: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git commit -m "aggiunto file test per python" Identità autore sconosciuta Dimmi chi sei. Esegui git config --global user.email "tu@esempio.com" git config --global user.name "Il tuo nome" per impostare l'identità predefinita del tuo account. Ometti --global per impostare l'identità solo in questo repository. fatal: impossibile rilevare automaticamente l'indirizzo e-mail (ho ricavato 'magoo@magoo-Strix-GL504GM.(none)') Come è giusto che sia, daltronde, Git è stato concepito appositamente per una funzionalità “collaborativa”, dove ogni autore deve essere riconosciuto. Quindi, seguendo le istruzioni suggerite, si portà effettuare il commit in modo corretto, sul branch nel quale si sta operando: magoo@magoo-Strix-GL504GM:~/U_2023_D/prova$ git config user.email romeo.ceccato@gmail.com magoo@magoo-Strix-GL504GM:~/U_2023_D/prova$ git config user.name magoo magoo@magoo-Strix-GL504GM:~/U_2023_D/prova$ git commit -m "aggiunto file test in python" [master (commit radice) f4e4e27] aggiunto file test in python 1 file changed, 21 insertions(+) create mode 100644 test_to_speak.py Per vedere il risultato di questa operazione, si utilizza il comando git log, più in generale, questa funzionalità è specialmente utile per ottenere un riepilogo dello “storico” delle operazioni effettuate e tracciate. Vale sempre la pena di perfezionare i criteri di ricerca per ottenere risultati migliori, specialmente quando si tratta di progetti di grandi dimensioni. A questo scopo Git offre numerose possibilità, come riportato da questa tabella: ​ In questo caso il comando git log produrrà il seguente risultato: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git log commit f4e4e274766a502d77c1f89c17a26143494c8632 (HEAD -> master) Author: magoo Date: Thu Jun 8 15:36:55 2023 +0200 aggiunto file test in python Se, lo stesso comando lo avessimo fatto, all’interno della directory di Cheshire_cat, otterremmo qualcosa di diverso, come nell’esempio di seguito riportato: commit f6d4ec26157afebf1200c0b6bf3e5092b1312639 (HEAD -> main, origin/main, origin/HEAD, test_beta) Author: pieroit Date: Fri Jun 2 21:21:13 2023 +0200 .env is optional commit b5058cebd21589e4939dd644d6c900b79c906025 Author: Piero Savastano Date: Thu Jun 1 22:52:17 2023 +0200 Update how-to-write-a-plugin.md commit 13c69932d30d0be62701807054a8f09565d3b2ef Author: Piero Savastano Date: Thu Jun 1 22:32:21 2023 +0200 Update README.md commit 4993de08257f74ed0d39125f6118522fe097b264 Author: Piero Savastano Date: Thu Jun 1 19:48:55 2023 +0200 Possiamo usare il comando git branch per creare, elencare ed eliminare branch. Esempio: git branch test_beta genera un ramo di lavoro denominato test_beta, se eseguiamo questo comando all’interno della directory “prova”, otterremmo il seguente risultato: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git branch test_beta magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git log commit f4e4e274766a502d77c1f89c17a26143494c8632 (HEAD -> master, test_beta) Author: magoo Date: Thu Jun 8 15:36:55 2023 +0200 aggiunto file test in python A questo punto, si potrebbe desiderare di lavorare su questo ramo, per evitare eventuali modifiche indesiderate al ramo principale master (main). Per questo, si può utilizzare il comando git checkout. git checkout è il comando che permette di “spostare”, l’ambiente di lavoro, al ramo desiderato. Esempio: git checkout test_beta magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git checkout test_beta Si è passati al branch 'test_beta' Se adesso andassimo a fare delle modifiche al file in python, come ad esempio queste: #test_to_speak # apt-get install espeak -y import subprocess import time lang = "en+f5" #lang = "it+f5" speaker = True message = "Hi I'm cheshire cat" #message = "ciao io sono lo Stregatto" print (message) #--------------- def Speak(): global message, lang print (message) spk_now = 'espeak -v'+lang +' " '+ message + ' " ' #print(spk_now) subprocess.call(spk_now, shell=True) #time.sleep (1) #---------- if speaker: Speak() ed andassimo a controllare lo stato del repository, otterremmo qualcosa di analogo a questo: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git status Sul branch test_beta Modifiche non nell'area di staging per il commit: (usa "git add ..." per aggiornare gli elementi di cui sarà eseguito il commit) (usa "git restore ..." per scartare le modifiche nella directory di lavoro) modificato: test_to_speak.py nessuna modifica aggiunta al commit (usa "git add" e/o "git commit -a") Quindi si potrebbe a questo punto effettuare un ulteriore commit seguendo le istruzioni di cui sopra: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git add . magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git commit -m "modifiche al file di test" [test_beta 9f7dc90] modifiche al file di test 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) permette di operare le modifiche al codice, senza apportare modifiche indesiderate al 'origin/main' o al branch . Se volessimo verificare lo stato storico del repository, vedremmo quanto segue: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git log commit 9f7dc9036bf7a978953b4e004e7388b00ad6fa78 (HEAD -> test_beta) Author: magoo Date: Thu Jun 8 16:29:53 2023 +0200 modifiche al file di test commit f4e4e274766a502d77c1f89c17a26143494c8632 (master) Author: magoo Date: Thu Jun 8 15:36:55 2023 +0200 aggiunto file test in python Se, a questo punto, si volesse controllare le modifiche tra i due file presenti nei brach master e in test-beta, lo si potrebbe fare mediante il comendo git diff, come riportato dalle seguenti linee di comando della CLI: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git diff test_beta master diff --git a/test_to_speak.py b/test_to_speak.py index f64f430..a04a09c 100644 --- a/test_to_speak.py +++ b/test_to_speak.py @@ -3,10 +3,9 @@ import subprocess import time lang = "en+f5" -#lang = "it+f5" + speaker = True message = "Hi I'm cheshire cat" -#message = "ciao io sono lo Stregatto" print (message) #--------------- Per concludere questa piccola introduzione all’impiego di Git, potrei invitarvi a far eseguire il codice in python, ricordando che vi sono molti altri comandi essenziali per poter lavorare con Git, come ad esempio quello che permette di fondere i file nel ramo di test con quelli del ramo principale di lavoro (master) per il repository di prova. Se si osserva, con il comado git log, quando si è su un barach, viene indicata la posizione: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git log commit a2ee0cdc4b49414987bed98d0386fae77411b816 (HEAD -> master) Nel nostro caso, se non si è nel ramo master, eseguiremo git checkout main. Se si lavora con repository remoti sarà bene assicurarsi che il branch di destinazione e quello che verrà sottoposto a merge siano aggiornati con le ultime modifiche remote, Eseguendo il comando git fetch per eseguire in seguito un pull dei commit remoti più recenti. In questo caso, per semplicità illusrto solo il l’effetto del comando git merge: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git merge test_beta Merge automatico di test_to_speak.py in corso Merge made by the 'ort' strategy. test_to_speak.py | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) considerazioni finali Ovviamente, questo è solo un piccolo assaggio di ciò che comporta lavorare con Git e con la comuniti di github che ad un alto livello, corrisponde ad un servizio web e cloud-based che aiuta gli sviluppatori ad archiviare e gestire il loro codice e a tracciare e controllare le modifiche. La conoscenza dei comandi Git, quindi, può essere considerata come prerogativa base per accedere ad un qualsiasi colloquio di lavoro da parte di chi aspira a divenire uno sviluppatore di software per l’intelligenza artificiale. Git, in particolare, dovrebbe essere preso in considerazione perché può essere impiegato in molte applicazioni dove si vuole facilitare la collaborazione di intenti, anche al di fuori dello sviluppo di software. In tutto questo, vi chiederete, cosa centra lo Stregatto? Cheshire cat A.I. è un progetto ideato da Piero Savastano, che con molta lungimiranza ha intravisto la possibilità di attuare quello che si può considerare una piattaforma di sviluppo simile a Wordpress, ma orientata all’intelligenza artificiale, a mio avviso e spero che sia anche l’opinioni di altri esperti del settore, questo sarà sicuramente uno dei progetti più interessanti a livello mondiale in questo settore. A proposito, Chesire cat gioca nei contenitori di Docker, di cui ne ho parlato in questo articolo: https://www.intelligenzaartificialeitalia.net/post/i-contenitori-di-intelligenza-artificiale Il mio invito, pertanto è quello di collaborare a questa iniziativa che, affiliandosi alle direttive e allo spirito del freeware, ma soprattutto del open source, mantiene uno spirito morale libero, che promuove la sinergia, la collaborazione e la sussidiarietà, nello sviluppo di applicazioni etiche a livello mondiale, ma che, in questo ultimo periodo, sembrano minacciate da un accentramento tecnocratico che in nome del profitto e del controllo, ne minaccia il futuro. Grazie per la lettura Romeo Ceccato

Siamo nell'era in cui l'intelligenza artificiale sembra sfidare costantemente i limiti della nostra immaginazione, e ChatGPT ha recentemente conquistato nuove vette in questo affascinante panorama tecnologico. Ma ciò che rende ancora più straordinario questo avanzato sistema di conversazione AI non è solo l'introduzione del potente ChatGPT 4, bensì la vasta gamma di plug-in che possono essere combinati con questo eccezionale chatbot. Anche se il gigante Google sta lavorando senza sosta sul miglioramento del suo rivoluzionario modello Google PaLM 2, i prodotti di OpenAI continuano a conquistare un posto speciale nel cuore degli appassionati di intelligenza artificiale. Ecco perché, se non lo sapessi ancora, è il momento ideale per imparare come installare e utilizzare i plug-in ChatGPT. Ma quali sono i plug-in ChatGPT che si distinguono per la loro eccellenza e che dovresti assolutamente provare? Per rispondere a questa domanda, abbiamo esplorato a fondo il vasto mondo dei plug-in ChatGPT e selezionato con cura quelli che riteniamo essere le migliori opzioni disponibili. Quindi, senza ulteriori indugi, immergiamoci nei 20 migliori plug-in ChatGPT da utilizzare nel 2023 e scopriamo insieme come questi straordinari strumenti possono portare le tue esperienze di conversazione AI a nuovi livelli di eccellenza. Cosa sono i plugin ChatGPT e perché dovresti usarli? I plug-in ChatGPT sono componenti aggiuntivi che estendono le capacità del chatbot AI. È possibile accedere alla funzione tramite il negozio in piattaforma, a condizione che si disponga di un abbonamento ChatGPT Plus valido e dell'accesso a ChatGPT-4. Mentre alcuni di questi plugin sono sviluppati da OpenAI, la maggior parte proviene da sviluppatori di terze parti che offrono una vasta gamma di funzioni. Ci sono centinaia di plugin attualmente disponibili, ognuno dei quali ti aiuta a svolgere attività specifiche con facilità. Ciò può includere qualsiasi cosa, dall'aiutarti a scrivere la richiesta perfetta all'assistenza nelle prenotazioni di voli e ristoranti. In breve, i plug-in ChatGPT possono aiutarti a migliorare ed estendere la tua esperienza con il chatbot. I plugin ChatGPT sono gratuiti? La maggior parte dei plug-in ChatGPT sono gratuiti, ma per utilizzarli è necessario un abbonamento a pagamento a ChatGPT Plus. Questo perché i plug-in sono una funzionalità di ChatGPT-4, che è immediatamente disponibile su un abbonamento ChatGPT Plus. Come aggiungere plugin a ChatGPT Per aggiungere un plug-in a ChatGPT devi prima assicurarti di essere un utente ChatGPT Plus che concede l'accesso a ChatGPT-4. Si tratta di un piano di abbonamento , disponibile per $ 20 al mese, che offre una serie di vantaggi aggiuntivi, tra cui l'accesso nelle ore di punta, tempi di risposta più rapidi e accesso prioritario a nuove funzionalità, come i plug-in. Se utilizzi un piano gratuito, puoi eseguire l'upgrade facendo clic su "Aggiorna a Plus " in basso a sinistra dello schermo e seguendo la procedura di acquisto. Per utilizzare la funzionalità dei plug-in, devi anche assicurarti che l' opzione Cronologia chat e formazione sia attivata in "Impostazioni", altrimenti l'opzione per aggiungere un plug-in non verrà visualizzata. Puoi verificarlo navigando in basso a sinistra dello schermo e facendo clic sui tre puntini, quindi selezionando "Impostazioni" > "Controllo dati" > "Cronologia chat". ChatGPT afferma che potrebbe inviare parti della tua conversazione e il paese o lo stato in cui ti trovi al plug-in per migliorare la tua conversazione. I plug-in possono inizialmente essere aggiunti tramite il menu Impostazioni , come descritto di seguito. Come attivare i plugin in ChatGPT Dopo aver confermato di avere un abbonamento ChatGPT plus valido, accedi alla piattaforma e fai clic sul tuo nome in basso a sinistra dello schermo per trovare l' opzione Impostazioni . Vai a Funzionalità beta e assicurati che l' opzione Plugin sia attivata. Ora vai all'opzione GPT-4 nella parte superiore dello schermo per visualizzare un menu a discesa e fai clic su " Plugin " per abilitare la funzione. Ora vedrai un menu a discesa di testo che dice "Nessun plug-in abilitato". Come accedere al negozio di plug-in ChatGPT e aggiungere plugin Fai clic sul messaggio Nessun plug-in abilitato seguito da Plugin Store . Se è la prima volta che visiti il ​​negozio, potresti vedere apparire una finestra informativa: Informazioni sui plug-in. Puoi scegliere di leggere ora, ma è sempre possibile accedervi dallo store in basso a destra dello schermo. Ora puoi procedere allo store dei plug-in per cercare e aggiungere i plug-in che ti interessano premendo il pulsante Installa . Ripeti questo processo per aggiungere nuovi plugin. Esci dalla schermata facendo clic su X e ora dovresti vedere una serie di icone sotto la scheda GTP-4. I plugin sono stati aggiunti con successo. Come disattivare e disinstallare i plugin su chatgpt Una volta aggiunti i plugin, dovrebbero apparire già attivati, come indicato dalla casella di spunta colorata in blu. Se desideri disattivare temporaneamente un plug-in , fai clic sulla casella di controllo per farla diventare bianca. Nota: puoi avere solo tre plugin installati alla volta. Per disinstallare un plug-in , fai clic sul menu a discesa dei plug-in e seleziona Negozio plug-in. Passa alla scheda denominata Installato e cerca il plug-in che desideri rimuovere. Fai clic su Disinstalla . Come utilizzare i plugin ChatGPT Quindi, hai installato alcuni plugin dal suono davvero utili, fantastico! Ma come li usi per ottenere il massimo da loro? Ho testato le app più popolari dello store Plugin per capire come utilizzarle al massimo delle loro potenzialità. Come fai a sapere se un plug-in ChatGPT funziona? Puoi sapere se un plug-in ChatGPT funziona se, subito dopo aver inserito il prompt, la piattaforma visualizza immediatamente una casella verde, il logo del plug-in e un messaggio che dice che sta utilizzando il plug-in per rispondere alla tua domanda. Una volta visualizzata la tua risposta, una casella grigia ti dirà che ha utilizzato un plug-in specifico. Potrebbe essere necessario utilizzare un prompt specifico per attivare il plug-in desiderato. Il miglior punto di partenza se non si è sicuri è utilizzare il nome del plug-in, ma potrebbe essere necessario cercare alcune informazioni sul Web attorno a prompt specifici per il plug-in che si desidera utilizzare. Ciò che è stato interessante è stato quando ho provato a usare la parola "Expedia" nella parte iniziale del mio prompt, ChatGPT ha risposto, ma quando il prompt è stato modificato in "tramite Expedia" o "su Expedia" il plug-in è entrato in funzione, quindi vale la pena provare questo se il nome del plug-in o la domanda diretta non sembrano funzionare, poiché stai chiedendo a ChatGPT di utilizzare un'altra applicazione. Ecco i 20 migliori plugin ChatGPT da provare ora : Prompt Perfect OpenTable Wolfram Zapier Kayak Link Reader Stories Speak There’s an AI For That Instacart MixerBox OnePlayer Show Me Questmate Forms Image Editor LikeWise World News Chess GameSight Change Meme Generator ma ora vediamo perchè secondo noi sono i migliori... Prompt Perfect Innanzitutto, abbiamo Prompt Perfect, una delle migliori estensioni ChatGPT che consente agli utenti di scrivere i prompt perfetti per il chatbot AI. Se fai parte dei pochi che non sono in grado di farlo, Perfect ti aiuterà immensamente. Per iniziare, inserisci un prompt per qualsiasi cosa tu voglia chiedere al robot AI. Nel nostro caso, dico a ChatGPT di scrivere una storia di 200 parole sulle auto. Tuttavia, assicurati di scrivere la parola " prompt perfect " prima della richiesta. Una volta terminato, il plug-in riscriverà l'intero prompt sotto il cofano per renderlo altamente dettagliato per ChatGPT. Questo aiuta il chatbot AI a trovare risposte informative e specifiche per la tua richiesta. Oltre a ciò, il plugin non richiede altri interventi e ha una natura plug-and-play. OpenTable Uno dei migliori plug-in ChatGPT che abbiamo utilizzato è stato OpenTable per prenotazioni di ristoranti rapide e senza interruzioni in movimento. Questo plug-in ChatGPT si basa sulla garanzia che gli utenti prenotino i loro orari con il minimo sforzo possibile. Pertanto, devi solo fornire a ChatGPT tutti i requisiti di base, come la data, l'ora, la posizione e il numero di persone. Il plug-in quindi acquisisce le informazioni e trova automaticamente ristoranti specifici. I collegamenti forniti dal plug-in portano anche ai dettagli della prenotazione già precompilati, rendendolo uno dei migliori plug-in ChatGPT per prenotazioni di ristoranti convenienti. Wolfram Sebbene possa diventare un po' tecnico per alcuni utenti, il plug-in Wolfram ChatGPT è uno dei migliori grazie alle sue capacità avanzate. Alimentato da dati avanzati, Wolfram consente agli utenti di ChatGPT di accedere a calcoli avanzati, matematica e dati in tempo reale per risolvere tutti i tipi di query. Quindi, invece di attenersi solo ai problemi matematici di base, puoi chiedere a Wolfram un aiuto avanzato come la creazione di un albero genealogico, la creazione di uno spettrogramma audio, l'illustrazione dell'anatomia e molto altro. Può persino indicare la data e l'ora in tempo reale, cosa che ChatGPT non può fare. Quindi, vai avanti e sperimenta Wolfram per vedere quale funzione funziona meglio per te in questo plug-in ChatGPT. Zapier Realizzato esplicitamente per eliminare e facilitare i flussi di lavoro non necessari, Zapier è uno dei migliori plug-in ChatGPT per professionisti che lavorano e professionisti del marketing. In poche parole, Zapier consente agli utenti di interagire con oltre 5.000 diverse app di lavoro senza mai dover eseguire passaggi aggiuntivi. Ciò include tutte le app tradizionali come Gmail, MS Outlook, Slack e molte altre. Tutto ciò che gli utenti devono fare è completare una connessione una tantum e approvare alcune azioni. Una volta fatto, puoi praticamente redigere intere e-mail o inviare messaggi Slack approfonditi direttamente da ChatGPT. Zapier lavora quindi in tandem con ChatGPT per renderlo possibile e consente inoltre agli utenti di apportare modifiche alle proprie azioni. Quindi, quando gli è stato chiesto di redigere un Gmail di prova, ha creato l'azione quasi istantaneamente e me lo ha permesso di inviarlo. Dai un'occhiata se sei troppo pigro per aprire il tuo client di posta. Kayak Uno dei migliori plug-in per la pianificazione dei viaggi che puoi utilizzare con ChatGPT , Kayak consente agli utenti di prenotare facilmente voli e hotel e ottenere consigli di viaggio per tutte le loro esigenze di pianificazione del viaggio. Come prima, richiede i tuoi dettagli di base come origine, destinazione, arrivo e orario di partenza. Una volta fatto, Kayak ti guiderà attraverso numerose opzioni di volo disponibili dalla tua posizione. I dettagli includono il prezzo totale, gli scali e i ritardi previsti, le compagnie aeree popolari e altro ancora. Una volta che sei soddisfatto della tua selezione, chiedi a ChatGPT di generare collegamenti e anche Kayak lo farà. Link Reader Mentre alcune delle migliori estensioni ChatGPT di Chrome possono leggere le pagine Web per te, non tutti amano le estensioni e vogliono cose più semplici. Per quelli, Link Reader può essere uno dei migliori plugin ChatGPT. In poche parole; questo plug-in può leggere il contenuto di tutti i tipi di collegamenti , comprese pagine Web, PDF, immagini e altro. Tutto quello che devi fare è fornirgli un link e chiedergli informazioni. ChatGPT si interfaccia quindi con Link Reader e fornisce una risposta ben dettagliata alla domanda. Quindi, se stai cercando un breve riepilogo, questo plugin è uno a cui rivolgersi. Stories Leggere il lavoro di qualcun altro va bene, ma ci sono momenti in cui devi creare le tue storie. Stories è uno dei migliori plugin ChatGPT che ti consente di scrivere storie, letteralmente. Questo plug-in creativo richiede un prompt su cui basare la sua storia. Una volta dato ciò, Stories procede a creare una bella storia. Tuttavia, la parte migliore è che il plugin inserisce la sua storia e le sue immagini in un libro in stile vintage. Anche le immagini sono generate dall'intelligenza artificiale e posizionate ordinatamente accanto al testo. Puoi sfogliare le pagine semplicemente facendo clic sui bordi. Puoi persino ordinare una copertina rigida della tua storia generata, se lo desideri. Ma tieni presente che queste storie sono principalmente di natura creativa, quindi potrebbero non essere la fetta di torta di tutti. Tuttavia, dai un'occhiata a questo altro plug-in ChatGPT. Speak Per i linguisti là fuori, Speak può rivelarsi uno dei migliori plugin ChatGPT se usato correttamente. Fedele al suo nome, Speak è un plugin che ti consente di imparare a dire qualsiasi cosa in altre lingue. Questo essenzialmente rende Speak come un tutor di lingue. Oltre alla traduzione, gli utenti possono utilizzare Speak per verbi, coniugazioni, grammatica sfumata e molto altro. Per iniziare, digita la tua query sulla lingua e il plug-in ChatGPT risponderà quasi immediatamente. There’s an AI For That Mentre la maggior parte di questi plugin sono funzioni una tantum, questo strumento ChatGPT rientra nella nostra migliore lista perché è praticamente una raccolta di tutti. C'è un'intelligenza artificiale che ha un ampio database di una varietà di strumenti di cui potresti aver bisogno nella tua vita professionale e personale. Ciò include strumenti semplici come editor di immagini, convertitori PDF e molto altro. Per cercare strumenti specifici, chiedi semplicemente all'IA i tuoi requisiti esatti e ti fornirà un pratico elenco. Ho provato lo stesso per i convertitori PDF e il plug-in ha fornito facilmente un elenco conciso. Dai un'occhiata tu stesso. Instacart Sebbene ChatGPT ti dia già delle ricette, non può cercare gli ingredienti per te. Instacart, d'altra parte, si fa strada nella nostra migliore lista di plugin ChatGPT per questo motivo. Basato esclusivamente sul cibo, questo plug-in ChatGPT può elaborare in modo intelligente ricette di cibi e bevande e fornire una ripartizione dettagliata dei passaggi. Tuttavia, ciò che lo distingue è che Instacart porta quindi alla sua pagina principale del servizio, dove gli utenti possono acquistare questi ingredienti in tempo reale. Quindi, se ti sembra di essere a corto di parmigiano per la tua pasta, ecco dove puoi trovarlo. La stessa generazione di ricette e ingredienti è veloce e senza errori e ha soddisfatto un buongustaio come me. Quindi fai un giro su Instacart e vedi se trovi l'esperienza gustosa. MixerBox OnePlayer Voler ascoltare la musica mentre lavori è naturale. Prima, ChatGPT poteva solo guidare gli utenti verso siti web di musica popolari. Tuttavia, ora le cose sono cambiate in meglio con questo plug-in ChatGPT. MixerBox è un compilatore musicale all-in-one in grado di raccogliere brani e creare playlist in base alle richieste. Gli utenti devono solo fornire i loro gusti e il plug-in ChatGPT si mette al lavoro. Una volta terminato, MixerBox fornisce anche collegamenti diretti ai brani da ascoltare. La cosa migliore è che le canzoni sono gratuite poiché portano a video di YouTube. Show Me Oltre al tempo libero, ChatGPT può anche aiutare gli utenti sotto forma dei suoi vari strumenti di produttività. Uno di questi strumenti sotto forma dei migliori plugin ChatGPT è Show Me, un pratico servizio che consente a ChatGPT di creare diagrammi in tempo reale di quasi tutti i tipi. Mostrami richiede un concetto di base che gli utenti possono visualizzare come. Nella mia esperienza, ho chiesto al plug-in di visualizzare il concetto di Ikigai utilizzando una mappa mentale. Sia ChatGPT che Show Me hanno lavorato insieme per darne facilmente una rappresentazione visiva e testuale. Quindi la prossima volta che senti la necessità di generare un diagramma veloce, usa questo plug-in ChatGPT. Questmate Forms Se sei qualcuno che sta creando infografiche e moduli non solo per scopi di studio, Questmate si rivelerà uno dei migliori plugin ChatGPT per te. Il compagno basato sull'intelligenza artificiale può preparare rapidamente e facilmente tutti i tipi di moduli per te. Ora, mentre puoi farlo con qualcosa come Google Forms, quasi nessuno vuole affrontare tutti quei problemi. Per iniziare con Questmate, inserisci i tuoi requisiti esatti con il minimo o il minimo dettaglio che desideri. ChatGPT si interfaccia con il plug-in e crea rapidamente un modulo dettagliato a cui puoi accedere in un'altra finestra. Come puoi vedere tu stesso, Questmate Forms ha creato rapidamente un pratico modulo basato sulla nostra richiesta. Quindi vai avanti e invia la tua richiesta a uno dei migliori plugin ChatGPT. Image Editor Allo stesso modo, potresti avere immagini che necessitano di modifiche ma non vorresti davvero aprire Photoshop per questo. Per tutte le tue esigenze di modifica di base, il plug-in Image Editor può rivelarsi uno dei migliori in ChatGPT. L'editor di immagini può eseguire varie funzioni per te, tra cui ridimensionamento, ritaglio, sfocatura o persino rotazione dell'immagine. Tuttavia, tieni presente che devi fornire l'URL dell'immagine allo strumento affinché possa caricarla. Una volta fatto, chiedi semplicemente a Image Editor la tua richiesta. Gli abbiamo chiesto di ridimensionarlo alle nostre dimensioni e ha funzionato molto bene. Sebbene le sue funzioni siano un po' limitate, puoi eseguire rapidamente modifiche di base sui migliori plug-in ChatGPT. LikeWise Se ti è piaciuto Instacart per le sue ricette e i consigli sugli ingredienti, ti piacerebbe anche Allo stesso modo, uno dei migliori plug-in ChatGPT per la scoperta di podcast. Come è naturale, LikeWise utilizza il proprio database per cercare podcast per diversi stati d'animo e generi. Basta evidenziare quale podcast sei in vena o semplicemente chiedere al bot di darti un elenco degli episodi di tendenza. In pochi secondi, LikeWise crea un elenco dei podcast che potrebbero interessarti e fornisce i link per gli stessi. Tuttavia, tieni presente che alcuni di questi potrebbero essere a pagamento. Tuttavia, coloro che cercano consigli sui podcast dovrebbero controllare questo plug-in ChatGPT. World News Non è un segreto che anche con l'ultimo modello di linguaggio di grandi dimensioni GPT-4 , il database di ChatGPT è limitato al 2021, che a questo punto è obsoleto. Sebbene ti abbiamo sempre avvertito di non fare affidamento sul bot per le notizie, questo sembra essere cambiato. Il nuovo plug-in World News in ChatGPT è diventato uno dei nostri più utilizzati grazie alla consegna puntuale delle notizie. Per quanto semplice possa sembrare, gli utenti possono chiedere al plug-in le ultime notizie in tutto il mondo e riceveranno un bel elenco per lo stesso. Poiché questo fantastico plug-in ChatGPT ha sede a livello internazionale, mostra notizie in più lingue e collegamenti alla fonte. Sebbene non sia utile in modo convenzionale, World News è un must per coloro che vogliono essere al corrente. Chess Bene, questo plug-in ChatGPT non ha davvero bisogno di molte spiegazioni. Fedele al suo nome, il plug-in Chess consente agli utenti di giocare più round contro ChatGPT. Il gioco inizia prima lasciando che il giocatore scelga un livello in base alla sua esperienza. Una volta fatto, inizi a giocare contro ChatGPT e l'esperienza è piacevole. Il chatbot AI è sorprendentemente abile nel vincere, quindi porta il tuo A-game quando entri. Per un gioco intenso o due di scacchi, controlla questo plug-in ChartGPT. GameSight Questo è per i giocatori tra di voi. GameSight è un plug-in ChatGPT che ti aiuta a scoprire giochi, contenuti relativi ai giochi e annunci e persino a confrontare i giochi su tutta la linea. Pertanto, puoi chiedere a GameSight di fornirti rapidamente recensioni di giochi, un elenco di giochi popolari e anche chiedergli di passare solo ai giochi indipendenti. Ho testato GameSight chiedendogli una recensione di Resident Evil 4 Remake e mi ha dato una rapida recensione. Gli ho anche chiesto un breve elenco di giochi a cui posso giocare nel 2023 e mi ha fornito un elenco di giochi gratuiti insieme ai relativi collegamenti per giocare. Quindi, se sei un giocatore nuovo o esperto che cerca di migliorare la tua esperienza, dai un'occhiata a questo plug-in ChatGPT. Change Questo nella nostra lista dei migliori plug-in ChatGPT è più salutare. Incentrato sull'aiuto della comunità, Chance è un plug-in che elenca rapidamente i profitti locali attorno a una persona da donare e aiutare. Tutto quello che devi fare è inserire la loro posizione e otterranno risultati con i loro nomi, informazioni su di loro e collegamenti. Puoi sempre scegliere di donare a queste organizzazioni per aiutare. Sebbene Chance non faccia molto tranne questo, è comunque un plugin molto utile per coloro che cercano di restituire qualcosa alla comunità. Meme Generator Ultimo ma non meno importante, il generatore di meme rientra in uno dei migliori plug-in ChatGPT perché perché non dovrebbe? In parole povere, il generatore di meme genera una varietà di meme su qualsiasi argomento fornito. Il plug-in ChatGPT utilizza la sua directory di meme integrata per reperire le immagini e inserirvi didascalie appropriate. Puoi dargli le tue didascalie, ma l'ho trovato più divertente quando gli ho dato solo un argomento. Il gioco meme di Meme Generator non è il più forte qui fuori, ma ti farà ridere. Quanto sono sicuri i plugin ChatGPT? I plug-in sono alimentati da applicazioni di terze parti che non sono controllate da OpenAI. La società suggerisce quindi in un messaggio pop-up all'interno della piattaforma che dovresti "assicurarti di fidarti di un plug-in prima dell'installazione". La ragione principale di ciò è che qualsiasi forma di plug-in di terze parti può essere infettata o compromessa, quindi gli utenti dovrebbero essere sempre vigili sui rischi per la sicurezza. Sulla pagina ufficiale dei plug-in OpenAI , l'azienda afferma: "Il browser Web basato su testo del plug-in si limita a effettuare richieste GET, il che riduce (ma non elimina) alcune classi di rischi per la sicurezza. Ciò rende utile il plug-in di navigazione per il recupero informazioni, ma esclude le operazioni "transazionali" come l'invio di moduli che hanno una superficie più ampia per questioni di sicurezza". Conclusione sui migliori plugin per ChatGPT In conclusione, l'intelligenza artificiale sta continuamente ridefinendo i nostri modi di interagire e comunicare, e i plug-in di ChatGPT si presentano come delle autentiche gemme che amplificano le potenzialità di questo straordinario chatbot. Siamo stati testimoni di come l'introduzione di ChatGPT 4 abbia portato l'IA a nuove vette, eppure il panorama dei plug-in si distingue come un terreno fertile per l'innovazione e la personalizzazione. Mentre Google PaLM 2 si fa strada nella scena, OpenAI dimostra ancora una volta la sua popolarità offrendo una vasta selezione di plug-in di alta qualità. Con i nostri 20 migliori plug-in ChatGPT del 2023, hai a tua disposizione un'ampia gamma di strumenti per arricchire le tue conversazioni AI, che si tratti di chatbot orientati al business, assistenti virtuali creativi o persino compagni di studio virtuali. Siamo solo all'inizio di un'avventura entusiasmante in cui l'intelligenza artificiale e i plug-in di ChatGPT stanno aprendo le porte a un futuro ricco di possibilità. Non vediamo l'ora di scoprire cosa ci riserveranno le prossime scoperte e di condividere con voi nuovi aggiornamenti e nuove scoperte nel mondo affascinante dell'intelligenza artificiale e dei suoi plug-in.

In soli sei mesi, ChatGPT di OpenAI è diventato parte integrante delle nostre vite. Non è più solo limitato alla tecnologia; persone di tutte le età e professioni, dagli studenti agli scrittori, lo utilizzano ampiamente. Questi modelli di chat eccellono per accuratezza, velocità e conversazioni simili a quelle umane. Sono pronti a svolgere un ruolo significativo in vari campi, non solo nella tecnologia. Sono emersi strumenti open source come AutoGPTs, BabyAGI e Langchain, sfruttando la potenza dei modelli linguistici. Automatizza le attività di programmazione con i prompt, collega i modelli linguistici alle origini dati e crea applicazioni AI più velocemente che mai. Langchain è uno strumento di domande e risposte abilitato per ChatGPT per i PDF, che lo rende uno sportello unico per la creazione di applicazioni AI. Obiettivi formativi Crea un'interfaccia chatbot utilizzando Gradio Estrai testi da pdf e crea embedding Memorizza gli embedding nel database dei vettori Chroma Invia query al back-end (catena Langchain) Esegui ricerche semantiche sui testi per trovare fonti di dati pertinenti Invia dati a LLM (ChatGPT) e ricevi risposte sul chatbot Il Langchain semplifica l'esecuzione di tutti questi passaggi in poche righe di codice. Dispone di wrapper per più servizi, inclusi modelli di embedding, modelli di chat e database vettoriali. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Cos'è Langchain? Langchain è uno strumento open source scritto in Python che aiuta a connettere dati esterni a Large Language Models. Rende i modelli di chat come GPT-4 o GPT-3.5 più agentici e sensibili ai dati. Quindi, in un certo senso, Langchain fornisce un modo per fornire agli LLM nuovi dati su cui non è stato addestrato. Langchain fornisce molte catene che astraggono le complessità nell'interazione con i modelli linguistici. Abbiamo anche bisogno di molti altri strumenti, come i modelli per la creazione di incorporamenti di vettori e database di vettori per memorizzare i vettori. Prima di procedere oltre, diamo una rapida occhiata agli Embedding di testo. Cosa sono e perché sono importanti? Embedding di testo. Gli Embedding di testo sono il cuore e l'anima di Large Language Operations. Tecnicamente, possiamo lavorare con i modelli linguistici con il linguaggio naturale, ma l'archiviazione e il recupero del linguaggio naturale è altamente inefficiente. Ad esempio, in questo progetto, dovremo eseguire operazioni di ricerca ad alta velocità su grandi blocchi di dati. È impossibile eseguire tali operazioni sui dati in linguaggio naturale. Per renderlo più efficiente, dobbiamo trasformare i dati di testo in forme vettoriali. Esistono modelli ML dedicati per la creazione di incorporamenti o embedding da testi. I testi vengono convertiti in vettori multidimensionali. Una volta incorporati, possiamo raggruppare, ordinare, cercare e altro su questi dati. Possiamo calcolare la distanza tra due frasi per sapere quanto sono strettamente correlate. E la parte migliore è che queste operazioni non si limitano solo a parole chiave come le tradizionali ricerche nel database, ma catturano piuttosto la vicinanza semantica di due frasi. Questo lo rende molto più potente, grazie al Machine Learning. Strumenti Langchain Langchain ha wrapper per tutti i principali database vettoriali come Chroma, Redis, Pinecone, Alpine db e altri. E lo stesso vale per gli LLM, insieme ai modelli OpeanAI, supporta anche i modelli di Cohere, GPT4ALL, un'alternativa open source per i modelli GPT. Per gli incorporamenti, fornisce wrapper per gli incorporamenti OpeanAI, Cohere e HuggingFace. Puoi anche utilizzare i tuoi modelli di incorporamento personalizzati. Quindi, in breve, Langchain è un meta-strumento che elimina molte complicazioni dell'interazione con le tecnologie sottostanti, il che rende più facile per chiunque creare rapidamente applicazioni AI. In questo articolo, utilizzeremo il modello di incorporamento OpeanAI per la creazione di incorporamenti. Se desideri distribuire un'app AI per gli utenti finali, considera l'utilizzo di qualsiasi modello Opensource, come i modelli Huggingface o il codificatore di frasi universale di Google. Per archiviare i vettori, utilizzeremo Chroma DB , un database di archiviazione di vettori open source. Sentiti libero di esplorare altri database come Alpine, Pinecone e Redis. Langchain ha wrapper per tutti questi negozi vettoriali. Per creare una catena Langchain, utilizzeremo ConversationalRetrievalChain (), ideale per conversazioni con modelli di chat con cronologia (per mantenere il contesto della conversazione). Controlla la loro documentazione ufficiale relativa alle diverse catene LLM. Configurare l'ambiente di sviluppo per langchain Ci sono parecchie librerie che useremo. Quindi, installali in anticipo. Per creare un ambiente di sviluppo fluido e ordinato, utilizza gli ambienti virtuali o Docker . gradio = "^3.27.0" openai = "^0.27.4" langchain = "^0.0.148" chromadb = "^0.3.21" tiktoken = "^0.3.3" pypdf = "^3.8.1" pymupdf = "^1.22.2" Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Ora, importa queste librerie import gradio as gr from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.document_loaders import PyPDFLoader import os import fitz from PIL import Image Costruisci l'interfaccia di chat L'interfaccia dell'applicazione avrà due funzionalità principali, una è un'interfaccia di chat e l'altra rende la pagina pertinente del PDF come un'immagine. Oltre a questo, una casella di testo per accettare le chiavi API OpenAI dagli utenti finali. L'articolo discute gli aspetti fondamentali di Gradio. Prenderemo in prestito molte cose da questo articolo. La classe Gradio Blocks ci consente di creare un'app Web. Le classi Row e Columns consentono di allineare più componenti nell'app Web. Li useremo per personalizzare l'interfaccia web. with gr.Blocks() as demo: # Create a Gradio block with gr.Column(): with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.8): api_key = gr.Textbox( placeholder='Enter OpenAI API key', show_label=False, interactive=True ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.2): change_api_key = gr.Button('Change Key') with gr.Row(): chatbot = gr.Chatbot(value=[], elem_id='chatbot').style(height=650) show_img = gr.Image(label='Upload PDF', tool='select').style(height=680) with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.70): txt = gr.Textbox( show_label=False, placeholder="Enter text and press enter" ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.15): submit_btn = gr.Button('Submit') with gr.Column(scale=0.15): btn = gr.UploadButton("📁 Upload a PDF", file_types=[".pdf"]).style() L'interfaccia è semplice con pochi componenti. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Esso ha: Un'interfaccia di chat per comunicare con il PDF. Un componente per il rendering di pagine PDF pertinenti. Una casella di testo per accettare la chiave API e un pulsante di modifica della chiave. Una casella di testo per porre domande e un pulsante di invio. Un pulsante per caricare i file. Ecco uno screshot di come dovresti vederel 'interfaccia utente web. La parte frontend della nostra applicazione è completa. Passiamo al backend. Backend di ChatGPT per i PDF con Langchain Innanzitutto, delineamo i processi con cui ci occuperemo. Gestisci il PDF caricato e la chiave API OpenAI Estrai testi da PDF e crea incorporamenti di testo utilizzando gli incorporamenti OpenAI. Memorizza gli incorporamenti vettoriali nell'archivio vettoriale ChromaDB. Crea una catena di recupero conversazionale con Langchain. Crea incorporamenti di testo interrogato ed esegui una ricerca per somiglianza su documenti incorporati. Invia i documenti pertinenti al modello di chat OpenAI (gpt-3.5-turbo). Recupera la risposta e riproducila in streaming sull'interfaccia utente della chat. Renderizza la pagina PDF pertinente sull'interfaccia utente Web. Queste sono la panoramica della nostra applicazione. Iniziamo a costruirlo. Gestione eventi principali di ChatGPT per i PDF con Langchain Quando viene eseguita un'azione specifica sull'interfaccia utente Web, questi eventi vengono attivati. Quindi, gli eventi rendono la web app interattiva e dinamica. Gradio ci permette di definire eventi con codici Python. Gradio Events utilizza le variabili dei componenti che abbiamo definito in precedenza per comunicare con il backend. Definiremo alcuni eventi di cui abbiamo bisogno per la nostra applicazione. Questi sono Invia evento chiave API : premendo Invio dopo aver incollato la chiave API si attiverà questo evento. Cambia chiave : questo ti permetterà di fornire una nuova chiave API Inserisci query : invia query di testo al chatbot Carica file : consente all'utente finale di caricare un file PDF with gr.Blocks() as demo: # Create a Gradio block with gr.Column(): with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.8): api_key = gr.Textbox( placeholder='Enter OpenAI API key', show_label=False, interactive=True ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.2): change_api_key = gr.Button('Change Key') with gr.Row(): chatbot = gr.Chatbot(value=[], elem_id='chatbot').style(height=650) show_img = gr.Image(label='Upload PDF', tool='select').style(height=680) with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.70): txt = gr.Textbox( show_label=False, placeholder="Enter text and press enter" ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.15): submit_btn = gr.Button('Submit') with gr.Column(scale=0.15): btn = gr.UploadButton("📁 Upload a PDF", file_types=[".pdf"]).style() # Set up event handlers # Event handler for submitting the OpenAI API key api_key.submit(fn=set_apikey, inputs=[api_key], outputs=[api_key]) # Event handler for changing the API key change_api_key.click(fn=enable_api_box, outputs=[api_key]) # Event handler for uploading a PDF btn.upload(fn=render_first, inputs=[btn], outputs=[show_img]) # Event handler for submitting text and generating response submit_btn.click( fn=add_text, inputs=[chatbot, txt], outputs=[chatbot], queue=False ).success( fn=generate_response, inputs=[chatbot, txt, btn], outputs=[chatbot, txt] ).success( fn=render_file, inputs=[btn], outputs=[show_img] ) Finora non abbiamo definito le nostre funzioni chiamate all'interno dei gestori di eventi di cui sopra. Successivamente, definiremo tutte queste funzioni per creare un'app Web funzionale. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Gestisci le chiavi API La gestione delle chiavi API di un utente è importante poiché l'intera cosa funziona secondo il principio BYOK (Bring Your Own Key). Ogni volta che un utente invia una chiave, la casella di testo deve diventare immutabile con un prompt che suggerisce che la chiave è impostata. E quando viene attivato l'evento "Cambia chiave", la scatola deve essere in grado di ricevere input. Per fare ciò, definire due variabili globali. enable_box = gr.Textbox.update(value=None,placeholder= 'Upload your OpenAI API key',interactive=True) disable_box = gr.Textbox.update(value = 'OpenAI API key is Set',interactive=False) Definiamo le funzioni def set_apikey(api_key): os.environ['OPENAI_API_KEY'] = api_key return disable_box def enable_api_box(): return enable_box La funzione set_apikey accetta un input di stringa e restituisce la variabile disable_box, che rende la casella di testo immutabile dopo l'esecuzione. Nella sezione Gradio Events, abbiamo definito l'api_key Submit Event, che chiama la funzione set_apikey. Impostiamo la chiave API come variabile di ambiente utilizzando la libreria del sistema operativo. Facendo clic sul pulsante Cambia chiave API viene restituita la variabile enable_box, che abilita nuovamente la mutabilità della casella di testo. Creiamo la catena di Langchain Questo è il passo più importante. Questo passaggio comporta l'estrazione di testi e la creazione di incorporamenti e la loro memorizzazione in archivi vettoriali. Grazie a Langchain, che fornisce wrapper per più servizi semplificando le cose. Quindi, definiamo la funzione. def process_file(self,file): loader = PyPDFLoader(file.name) documents = loader.load() pattern = r"/([^/]+)$" match = re.search(pattern, file.name) file_name = match.group(1) return documents, file_name def build_chain(self, file): documents, file_name = self.process_file(file) #Load embeddings model embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY) pdfsearch = Chroma.from_documents(documents, embeddings, collection_name= file_name,) chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0.0, openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY), retriever=pdfsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 1}),return_source_documents=True,) return chain Creato un controllo se la chiave API è impostata o meno. Ciò genererà un errore sul front-end se la chiave non è impostata. Funzione Carica il file PDF usando PyPDFLoader Funzionalità di incorporamento definita con OpenAIEmbeddings. Creato un archivio vettoriale dall'elenco di testi dal PDF Definita una catena con chatOpenAI (per impostazione predefinita ChatOpenAI usa gpt-3.5-turbo) e un base retriever (usa una ricerca per similarità). Genera le risposte Una volta creata la catena, chiameremo la catena e invieremo le nostre query. Invia una cronologia della chat insieme alle query per mantenere il contesto delle conversazioni e trasmettere le risposte all'interfaccia della chat. Definiamo la funzione. def generate_response(history, query, btn): if not file: raise gr.Error(message='Upload a PDF') chain = app(file) result = chain({"question": query, 'chat_history':app.chat_history},return_only_outputs=True) app.chat_history += [(query, result["answer"])] app.N = list(result['source_documents'][0])[1][1]['page'] for char in result['answer']: history[-1][-1] += char yield history,'' Genera un errore se non è stato caricato alcun PDF. Chiama la funzione process_file solo una volta. Invia query e cronologia chat alla catena Recupera il numero di pagina della risposta più pertinente. Rendi le risposte al front-end. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Renderizza l'immagine di un file PDF Il passaggio finale consiste nel rendere l'immagine del file PDF con la risposta più pertinente. Possiamo usare le librerie PyMuPdf e PIL per renderizzare le immagini del documento. def render_file(file): global N# Open the PDF document using fitz doc = fitz.open(file.name)# Get the specific page to render page = doc[N]# Render the page as a PNG image with a resolution of 300 DPI pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(300/72, 300/72))# Create an Image object from the rendered pixel data image = Image.frombytes('RGB', [pix.width, pix.height], pix.samples)# Return the rendered imagereturn image Apri il file con Fitz di PyMuPdf. Ottieni la pagina pertinente. Ottieni la mappa dei pixel per la pagina. Crea l'immagine dalla classe Image di PIL. Questo è tutto ciò che dobbiamo fare per un'app Web funzionale per chattare con qualsiasi PDF. Scarica ora tutto il codice python del progetto ! Mettiamo tutto insieme from typing import Any import gradio as gr from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.document_loaders import PyPDFLoader import fitz from PIL import Image import chromadb import re import uuid enable_box = gr.Textbox.update(value=None,placeholder= 'Upload your OpenAI API key',interactive=True) disable_box = gr.Textbox.update(value = 'OpenAI API key is Set',interactive=False) def set_apikey(api_key): app.OPENAI_API_KEY = api_key return disable_box def enable_api_box(): return enable_box def add_text(history, text): if not text: raise gr.Error('enter text') history = history + [(text,'')] return history class my_app: def __init__(self, OPENAI_API_KEY= None ) -> None: self.OPENAI_API_KEY = OPENAI_API_KEY self.chain = None self.chat_history = [] self.N = 0 self.count = 0 def __call__(self, file) -> Any: if self.count==0: print('This is here') self.build_chain(file) self.count+=1 return self.chain def chroma_client(self): #create a chroma client client = chromadb.Client() #create a collecyion collection = client.get_or_create_collection(name="my-collection") return client def process_file(self,file): loader = PyPDFLoader(file.name) documents = loader.load() pattern = r"/([^/]+)$" match = re.search(pattern, file.name) file_name = match.group(1) return documents, file_name def build_chain(self, file): documents, file_name = self.process_file(file) #Load embeddings model embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY) pdfsearch = Chroma.from_documents(documents, embeddings, collection_name= file_name,) chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0.0, openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY), retriever=pdfsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 1}), return_source_documents=True,) return chain def get_response(history, query, file): if not file: raise gr.Error(message='Upload a PDF') chain = app(file) result = chain({"question": query, 'chat_history':app.chat_history},return_only_outputs=True) app.chat_history += [(query, result["answer"])] app.N = list(result['source_documents'][0])[1][1]['page'] for char in result['answer']: history[-1][-1] += char yield history,'' def render_file(file): doc = fitz.open(file.name) page = doc[app.N] #Render the page as a PNG image with a resolution of 300 DPI pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(300/72, 300/72)) image = Image.frombytes('RGB', [pix.width, pix.height], pix.samples) return image def render_first(file): doc = fitz.open(file.name) page = doc[0] #Render the page as a PNG image with a resolution of 300 DPI pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(300/72, 300/72)) image = Image.frombytes('RGB', [pix.width, pix.height], pix.samples) return image,[] app = my_app() with gr.Blocks() as demo: state = gr.State(uuid.uuid4().hex) with gr.Column(): with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.8): api_key = gr.Textbox(placeholder='Enter OpenAI API key', show_label=False, interactive=True).style(container=False) with gr.Column(scale=0.2): change_api_key = gr.Button('Change Key') with gr.Row(): chatbot = gr.Chatbot(value=[], elem_id='chatbot').style(height=650) show_img = gr.Image(label='Upload PDF', tool='select' ).style(height=680) with gr.Row(): with gr.Column(scale=0.60): txt = gr.Textbox( show_label=False, placeholder="Enter text and press enter", ).style(container=False) with gr.Column(scale=0.20): submit_btn = gr.Button('submit') with gr.Column(scale=0.20): btn = gr.UploadButton("📁 upload a PDF", file_types=[".pdf"]).style() api_key.submit(fn=set_apikey, inputs=[api_key], outputs=[api_key,]) change_api_key.click(fn= enable_api_box,outputs=[api_key]) btn.upload(fn=render_first, inputs=[btn], outputs=[show_img,chatbot],) submit_btn.click(fn=add_text, inputs=[chatbot,txt], outputs=[chatbot, ], queue=False).success(fn=get_response,inputs = [chatbot, txt, btn], outputs = [chatbot,txt]).success(fn=render_file,inputs = [btn], outputs=[show_img]) demo.queue() demo.launch() Ora che abbiamo configurato tutto, lanciamo la nostra applicazione. È possibile avviare l'applicazione in modalità debug con il seguente comando gradio app.py Altrimenti, puoi anche semplicemente eseguire l'applicazione con il comando Python. Di seguito è riportato il risultato finale. Scarica ora tutto il codice python del progetto !

Nell'era digitale, le aziende e le organizzazioni si affidano sempre più ai dati per prendere decisioni informate. Tuttavia, l'analisi di grandi quantità di dati può essere un compito che richiede tempo e risorse. Ecco dove entra in gioco l'automazione. Con l'aiuto di framework come Langchain e la Generative AI, è possibile automatizzare l'analisi dei dati, risparmiando tempo prezioso e migliorando l'efficienza. In questo articolo, esploreremo come è possibile utilizzare Langchain per costruire il proprio agente e automatizzare l'analisi dei dati. Mostreremo anche una guida passo-passo per creare un agente Langchain utilizzando un agente pandas integrato. Cos'è Langchain? Langchain è un framework utilizzato per costruire applicazioni con modelli di linguaggio di grandi dimensioni come chatGPT. Fornisce un modo migliore per gestire la memoria, i prompt e creare catene, una serie di azioni. Inoltre, Langchain fornisce agli sviluppatori la possibilità di creare agenti. Un agente è un'entità che può eseguire una serie di azioni basate su condizioni. Questo rende Langchain uno strumento potente e versatile per l'analisi dei dati. Tipi di agenti in Langchain Ci sono due tipi di agenti in Langchain: Agenti di azione: gli agenti di azione decidono le azioni da intraprendere ed eseguono tali azioni una alla volta. Agenti di pianificazione ed esecuzione: gli agenti di pianificazione ed esecuzione decidono prima un piano di azioni da intraprendere e poi eseguono tali azioni una alla volta. Tuttavia, non c'è una distinzione chiara tra entrambe le categorie poiché questo concetto è ancora in fase di sviluppo. Entrambi i tipi di agenti hanno il loro posto nell'ecosistema Langchain e possono essere utilizzati in base alle esigenze specifiche del progetto. Come utilizzare Langchain per l'analisi dei dati Per fare analisi dei dati con Langchain, dobbiamo prima installare le librerie Langchain e OpenAI. È possibile farlo scaricando le librerie richieste e poi importandole nel proprio progetto. Ecco come si può fare: # Installazione delle librerie Langchain e OpenAI # !pip install langchain openai #se usi colab # pip install langchain openai # se usi python locale # Importazione delle librerieimport os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from langchain.agents import create_pandas_dataframe_agent from langchain.llms import OpenAI # Configurazione della chiave API os.environ['OPENAI_API_KEY']="YOUR API KEY" È possibile ottenere la propria chiave API OpenAI dalla piattaforma OpenAI. Creazione di un agente Langchain Per creare un agente Langchain, utilizzeremo l'agente pandas integrato. Utilizzeremo un set di dati sul rischio di malattie cardiache per questa demo. Questi dati sono disponibili online e possono essere letti direttamente nel dataframe pandas. Ecco come si può fare: # Importing the datadf = pd.read_csv('http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/datasets/SAheart.data') # Initializing the agent agent = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(temperature=0), df, verbose=True) openai = OpenAI(temperature=0.0) Openai.model_name # This will print the model being used, # by default it uses ‘text-davinci-003’ Il parametro della temperatura viene utilizzato per regolare la creatività del modello. Quando è impostato su 0, il modello è meno soggetto ad allucinazioni. Abbiamo mantenuto verbose= True. Stamperà tutti i passaggi intermedi durante l'esecuzione. Interrogazione dell'agente Langchain - Come automatizzare l'analisi dei dati con Langchain e python Dopo aver configurato il tuo agente, puoi iniziare a interrogarlo. Esistono diversi tipi di query che puoi chiedere al tuo agente di eseguire. Eseguiamo alcuni passaggi di analisi dei dati: EDA di base con Langchain # Chiediamo quante riche e colonne ha il nostro set di dati agent("What is the shape of the dataset?") Qui puoi vedere che il modello sta stampando tutti i passaggi intermedi perché avevamo impostato verbose=True # Chiediamo quanti valori nulli ci sono agent("How many missing values are there in each column?") Possiamo vedere che nessuna delle colonne ha valori mancanti. # Chiediamo di stamparci le prime 5 righe del dataset agent("Display 5 records in form of a table.") Analisi invariate con Langchain In questa sezione cercheremo di vedere la distribuzione delle varie variabili. # Mostra la distribuzione delle persone che soffrono di chd utilizzando il grafico a barre agent("Show the distribution of people suffering with chd using bar graph.") Mostra la distribuzione dell'età in cui si trova la persona soffrendo con chd usando l'istogramma # Mostra la distribuzione dell'età in cui si trova la persona soffrendo con chd usando l'istogramma agent("""Show the distribution of age where the person is suffering with chd using histogram with 0 to 10, 10 to 20, 20 to 30 years and so on.""") # Chiediamo di stamparci le prime 5 righe del dataset agent("""Draw boxplot to find out if there are any outliers in terms of age of who are suffering from chd.""") Controllo di un'ipotesi Proviamo a verificare alcune ipotesi. # Il tabacco provoca CHD? agent("""validate the following hypothesis with t-test. Null Hypothesis: Consumption of Tobacco does not cause chd. Alternate Hypothesis: Consumption of Tobacco causes chd.""") # Com'è la distribuzione della malattia coronarica nei vari gruppi di età agent("""Plot the distribution of age for both the values of chd using kde plot. Also provide a lenged and label the x and y axises.""") Analisi bivariata Facciamo un paio di query per vedere come sono correlate le varie variabili. agent("""Draw a scatter plot showing relationship between adiposity and ldl for both categories of chd.""") agent("""What is the correlation of different variables with chd""") Langchain offre una vasta gamma di funzionalità che possono essere utilizzate per automatizzare l'analisi dei dati. Con un po' di pratica, sarà possibile creare agenti personalizzati che possono eseguire una vasta gamma di compiti, risparmiando tempo e risorse. Conclusione L'automazione dell'analisi dei dati è un campo in rapida crescita, con nuovi strumenti e tecniche che vengono sviluppati regolarmente. Langchain è uno di questi strumenti, offrendo un modo potente e flessibile per automatizzare l'analisi dei dati. Con la sua capacità di creare agenti personalizzati e la sua integrazione con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni come chatGPT, Langchain è uno strumento che vale la pena esplorare per chiunque sia interessato all'analisi dei dati.

Ciao a tutti, sono entusiasta di parlarvi della scrittura IA, ovvero l'intelligenza artificiale applicata alla creazione di contenuti. È innegabile che la tecnologia stia avanzando a passi da gigante e l'IA è uno degli aspetti più interessanti e promettenti di questa evoluzione. Ma saranno le macchine in grado di scrivere articoli o produrre contenuti altamente creativi? Siamo pronti ad affidare il compito di comunicare messaggi importanti alle intelligenze artificiali? In questo articolo cercheremo di analizzare i pro e i contro della scrittura IA, esplorando le sue potenzialità e limitazioni. Siete pronti ad approfondire questo argomento affascinante? Allora accomodatevi e cominciamo! Cos'è la scrittura IA? La scrittura IA è una forma di intelligenza artificiale che si occupa della creazione di contenuti testuali in modo completamente automatico. Grazie alla tecnologia, queste macchine sono in grado di produrre testi che sembrano scritti da un essere umano. Ma come funziona esattamente questo processo? Innanzitutto, l'IA utilizza algoritmi complessi per analizzare e comprendere il linguaggio naturale. Questo significa che le macchine sono in grado di riconoscere i diversi elementi del discorso, come sostantivi, verbi e aggettivi, e di determinare la loro posizione all'interno delle frasi. Inoltre, l'IA utilizza tecniche di apprendimento automatico per migliorare continuamente le sue capacità linguistiche. Ma la scrittura IA non si limita solo a generare testi casuali. Grazie alle sue conoscenze linguistiche avanzate, questa tecnologia può essere utilizzata anche per scopi specifici, come la scrittura di articoli giornalistici o la creazione di descrizioni prodotto per siti web e-commerce.Come funziona esattamente l'IA nella creazione di contenuti? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Come funziona l'IA nella creazione di contenuti? Sebbene sia ancora in fase di sviluppo, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella creazione di contenuti. Ma come funziona esattamente? Vediamolo insieme. Prima di tutto, l'IA utilizza algoritmi complessi per analizzare grandi quantità di dati e identificare i modelli che possono essere utilizzati per creare contenuti originali. Inoltre, grazie alla sua capacità di apprendere dalle informazioni raccolte, può migliorare continuamente la qualità dei suoi output. Ma non è solo una questione di analisi dei dati. Grazie all'utilizzo del linguaggio naturale e della comprensione semantica, l'IA è in grado di generare testi che rispettano le regole grammaticali e sintattiche della lingua italiana, rendendoli quasi indistinguibili da quelli scritti da un essere umano. Ecco alcuni esempi concreti dell'utilizzo dell'IA nella creazione di contenuti: Creazione automatica di descrizioni prodotto per siti e-commerce Generazione automatica di testi per siti web e blog Scrittura automatica degli aggiornamenti sui social media In questo modo, piattaforme come Linkdelta.com consente non solo un notevole risparmio in termini di tempo e costi, ma anche una maggiore efficienza nella produzione di contenuti originali ed efficaci. Ma quali sono i vantaggi reali della scrittura IA? Quali sono i vantaggi della scrittura IA? La scrittura IA è un'innovazione incredibile che sta cambiando il modo in cui creiamo contenuti. I vantaggi di questa tecnologia sono molteplici e rivoluzionari per la produzione di testi, articoli e blog. La prima grande vantaggio della scrittura IA è la sua capacità di produrre contenuti in modo più veloce ed efficiente rispetto alla scrittura manuale. Inoltre, l'intelligenza artificiale può generare contenuti altamente personalizzati e mirati, basati su dati specifici dei lettori, il che aiuta a coinvolgere il pubblico in modo più efficace. La scrittura IA è anche utile per migliorare la qualità dei contenuti grazie alla sua capacità di analizzare i dati e fornire suggerimenti sulla struttura e sulle parole chiave da utilizzare. Infine, la scrittura IA è un grande alleato nella riduzione degli errori di battitura e grammaticali nei testi. Questo significa che ogni volta che si utilizza la scrittura IA, ci si assicura di avere un testo impeccabile sotto ogni aspetto. Tutti questi vantaggi rendono la scrittura IA uno strumento essenziale per chiunque voglia creare contenuti innovativi ed efficaci per il proprio pubblico. Ma come ogni altra tecnologia, anche la scrittura IA ha alcuni svantaggi da considerare prima di decidere se utilizzarla o meno. Quali sono questi svantaggi? Quali sono gli svantaggi della scrittura IA? Benché la scrittura IA abbia alcuni vantaggi, non si può negare che ci siano anche degli svantaggi. Uno dei principali è che, a differenza degli esseri umani, l'IA non può compiere giudizi etici o estetici sul contenuto che produce. Ciò significa che le creazioni dell'IA possono risultare insensibili o poco interessanti per il pubblico. Inoltre, l'IA ha ancora difficoltà a comprendere il contesto e le sfumature del linguaggio umano, specialmente quando si tratta di metafore o giochi di parole. Questo porta spesso alla produzione di contenuti errati o poco precisi. Inoltre, l'IA non può essere totalmente creativa come un essere umano e tende a riprodurre modelli preesistenti invece di creare qualcosa di nuovo. Infine, c'è sempre il rischio che la scrittura IA possa essere utilizzata per diffondere disinformazione o propaganda politica. Poiché l'IA dipende dai dati che riceve per apprendere, se i dati stessi sono manipolati o falsi, allora anche i contenuti prodotti dall'IA saranno altrettanto inaffidabili. È l'IA il futuro della creazione di contenuti? L'intelligenza artificiale (IA) si sta rapidamente evolvendo in un'innovazione rivoluzionaria, capace di creare contenuti e produrre risultati che una volta erano impossibili. Tuttavia, la domanda se l'IA sia il futuro della creazione di contenuti rimane aperta. Molti credono che l'IA abbia il potenziale per trasformare completamente il modo in cui i contenuti vengono creati e consumati. C'è chi sostiene che l'IA possa essere utilizzata per creare contenuti personalizzati su larga scala, adattandosi alle preferenze individuali degli utenti. Ciò significherebbe la fine dei contenuti “one-size-fits-all” e, al contrario, una produzione di informazioni mirate ed efficaci. Inoltre, l'IA potrebbe essere utilizzata per generare automaticamente testo, immagini e video basati su modelli predittivi. Tuttavia, ci sono anche delle sfide da affrontare nell'utilizzo dell'IA nella creazione di contenuti. Ad esempio, a volte l'IA può produrre contenuti che mancano di creatività o originalità. Inoltre, c'è il rischio che la tecnologia possa sostituire le capacità umane nella produzione di contenuti, portando alla perdita di posti di lavoro nel settore editoriale e giornalistico. Pertanto, è importante considerare attentamente come l'IA possa essere utilizzata in modo responsabile ed equilibrato nella produzione di contenuti. In conclusione, mentre l'intelligenza artificiale ha certamente il potenziale per trasformare la creazione di contenuti, l'efficacia e l'utilità dell'IA dipendono dalla sua implementazione corretta. Per garantire che ci sia un equilibrio tra tecnologia e creatività umana nella produzione di contenuti, è fondamentale che le aziende considerino attentamente i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo dell'IA in questo campo. Domande frequenti - IA e generazione di testo - Quali sono le principali applicazioni della scrittura IA al di fuori della creazione di contenuti? Le applicazioni della scrittura IA vanno ben oltre la creazione di contenuti. L'intelligenza artificiale è impiegata per l'analisi del linguaggio naturale, la traduzione automatica, la correzione grammaticale e ortografica, la generazione di riassunti e molto altro ancora. Inoltre, la scrittura IA può essere utilizzata in ambito legale per la redazione di contratti e documenti legali, e anche nel settore medico per scrivere report clinici accurati e dettagliati. L'uso della scrittura IA si sta diffondendo sempre di più in vari settori, poiché consente di risparmiare tempo e aumentare l'efficienza nella gestione delle informazioni scritte. Senza dubbio, l'intelligenza artificiale rappresenta una grande innovazione che sta cambiando il modo in cui interagiamo con le parole scritte. - Come si differenzia la scrittura IA dalla scrittura tradizionale? La scrittura IA si differenzia dalla scrittura tradizionale in quanto utilizza algoritmi intelligenti per generare contenuti in modo automatico.Mentre la scrittura tradizionale richiede l'intervento umano per creare contenuti, la scrittura IA è in grado di produrre articoli, descrizioni e recensioni in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, nonostante questa capacità sorprendente, ci sono ancora alcuni limiti nella scrittura IA che devono essere affrontati. Ad esempio, il linguaggio naturale è complesso e ambiguo e le macchine hanno difficoltà a comprendere il contesto e le sfumature della lingua umana. Pertanto, mentre la scrittura IA rappresenta sicuramente il futuro della creazione di contenuti, sarà sempre necessario l'intervento umano per raggiungere risultati ottimali. - Esiste un limite alla tipologia di contenuti che l'IA può creare? Esiste una limitazione nella tipologia di contenuti che l'IA può creare? La risposta è sì, ma non è così semplice. L'IA ha dimostrato la sua capacità di creare testi complessi come articoli di ricerca, notizie e persino poesie. Tuttavia, ci sono ancora alcune limitazioni nella creatività e nell'imprevedibilità che solo un essere umano può offrire. Quindi, anche se l'IA può creare una vasta gamma di contenuti, c'è ancora spazio per il talento umano nella scrittura creativa. Tuttavia, le tecnologie dell'IA stanno migliorando rapidamente e non possiamo ignorare il loro potenziale per rivoluzionare la nostra attuale concezione della scrittura. - Che cosa succederà ai professionisti della scrittura una volta che l'IA diventerà sempre più diffusa nel settore? Una domanda che sorge spontanea riguardo all'avvento dell'intelligenza artificiale nel settore della scrittura è: cosa succederà ai professionisti del mestiere? Sebbene l'IA possa migliorare efficienza e produttività, ci sono ancora aspetti fondamentali che richiedono la creatività e il tocco umano nella scrittura di contenuti. Ciò non significa che i professionisti dovranno temere per il proprio lavoro, ma piuttosto adattarsi a un nuovo ambiente in cui l'IA può essere una risorsa utile invece di un sostituto totale. La chiave sarà imparare a lavorare in simbiosi con questa tecnologia emergente. - Quali sono le principali preoccupazioni etiche legate all'utilizzo della scrittura IA nella creazione di contenuti? Quali sono le principali preoccupazioni etiche legate all'utilizzo della scrittura IA nella creazione di contenuti? Questa è una domanda che non può essere ignorata. Mentre la tecnologia dell'IA continua a migliorare, è importante considerare come potrebbe influenzare la nostra società e il nostro modo di comunicare. Alcuni dei principali problemi etici includono la proprietà intellettuale, la trasparenza e l'impatto sulla forza lavoro umana. È importante che continuamente esaminiamo questi problemi in modo da garantire che l'uso dell'IA sia responsabile e positivo per tutti coloro che ne sono coinvolti. Conclusione sull'IA applicata alla scrittura In conclusione, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella creazione di contenuti. Nonostante le preoccupazioni etiche e la possibile sostituzione dei professionisti della scrittura, l'IA offre nuove opportunità e soluzioni innovative per la produzione di materiali di alta qualità in modo più efficiente. Tuttavia, è importante considerare che l'IA non può sostituire completamente la creatività umana e il valore del pensiero critico. Gli strumenti IA sono solo una parte dell'arsenale degli scrittori e dovrebbero essere utilizzati come supporto piuttosto che come sostituto. In questo modo, gli scrittori possono sfruttare al meglio le potenzialità dell'IA per migliorare i loro processi creativi e produrre contenuti di alta qualità che soddisfino le esigenze del pubblico. Riguardo l’Autore Angelo Sorbello, si è laureato in Economia e Management presso l'Università Bocconi di Milano. E' il fondatore di Linkdelta.com, una piattaforma di IA generativa, ed altre attività online. La sua prima azienda, che ha lanciato a soli 13 anni, è stata acquisita nel 2013. E' stato consulente per multinazionali e PMI in oltre 9 paesi.

Dopo aver esplorato le basi di LangChain e il suo potente abbinamento con Python nei nostri precedenti articoli, è tempo di addentrarci in una caratteristica che eleva il livello dei nostri chatbot o agenti: la memoria. Ebbene si, proprio come noi "esseri umani o animali" possiamo dare ai chatbot o agli agenti autonomi una memoria, la quale può essere di diversi tipi e funzioni. L'integrazione della memoria nei chatbot non solo li rende più intelligenti, ma li rende anche più naturali e utili per gli utenti. In questo articolo, esploreremo come LangChain e Python possono essere utilizzati per integrare la memoria nei chatbot, permettendo loro di ricordare le interazioni passate e di fornire risposte più contestualizzate e pertinenti. Analizzeremo la documentazione ufficiale di LangChain, illustrando passo dopo passo come implementare la memoria nei tuoi chatbot Cos'è la memoria in LangChain e Python? La memoria è un elemento fondamentale quando si tratta di chatbot. Ma cosa significa esattamente? Bene, in LangChain, la memoria è strettamente legata al concetto di stato. Quando un utente interagisce con un modello di linguaggio, queste interazioni vengono catturate e storicizzate. Questo processo di cattura e conservazione delle informazioni è essenzialmente ciò che costituisce la memoria in LangChain. Ora, potresti chiederti: "Come può essere utilizzata questa memoria?" LangChain offre due modi principali per utilizzare la memoria. Uno è attraverso le funzioni autonome, che estraggono informazioni da una sequenza di messaggi. L'altro è attraverso l'uso della memoria all'interno di una catena, che discuteremo più avanti. Inoltre, la memoria può restituire diverse forme di informazione. Ad esempio, potrebbe restituire gli N messaggi più recenti oppure un riassunto di tutti i messaggi precedenti. Questa informazione può essere una stringa o una lista di messaggi. Ecco un esempio di codice Python che mostra come creare una struttura di memoria base: from langchain.memory import ChatMessageHistory # Crea una nuova istanza di ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() # Aggiungi un messaggio dell'utente e un messaggio dell'IA alla storia history.add_user_message("Ciao!") history.add_ai_message("Salve, come posso aiutarti oggi?") # Stampa la storia dei messaggi print(history.messages) ChatMessageHistory: Gestione dei messaggi In LangChain, la gestione dei messaggi avviene tramite la classe ChatMessageHistory. Questa classe è un componente fondamentale del modulo di memoria ed è responsabile della registrazione e della gestione dei messaggi scambiati durante una conversazione tra l'utente e l'IA. È importante notare che questa classe è utilizzata non solo per conservare i messaggi, ma anche per fornire metodi per aggiungere nuovi messaggi alla conversazione e per estrarre tutti i messaggi esistenti. L'uso di ChatMessageHistory inizia con la creazione di una nuova istanza della classe. Questa nuova istanza rappresenta una conversazione vuota pronta a contenere messaggi. A partire da qui, l'interazione con ChatMessageHistory avviene principalmente attraverso due metodi: add_user_message e add_ai_message. Questi metodi permettono rispettivamente di aggiungere un messaggio dell'utente e un messaggio dell'IA alla conversazione. Ogni messaggio aggiunto alla conversazione viene memorizzato in un formato specifico. I messaggi dell'utente vengono memorizzati come istanze della classe HumanMessage, mentre i messaggi dell'IA vengono memorizzati come istanze della classe AIMessage. Queste classi contengono informazioni come il contenuto del messaggio e altre informazioni aggiuntive che potrebbero essere utili per gestire la conversazione. Una volta che i messaggi sono stati aggiunti alla conversazione, possono essere recuperati utilizzando la proprietà messages di ChatMessageHistory. Questa proprietà restituisce una lista di tutti i messaggi nella conversazione, conservando l'ordine in cui sono stati aggiunti. Ecco un esempio di come si può utilizzare ChatMessageHistory per gestire i messaggi di una conversazione: from langchain.memory import ChatMessageHistory # Crea una nuova istanza di ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() # Aggiungi alcuni messaggi alla storia history.add_user_message("Ciao, come stai?") history.add_ai_message("Sto bene, grazie! E tu?") # Stampa tutti i messaggi nella storia for message in history.messages: print(message.content) ConversationBufferMemory: Salvare e recuperare i messaggi La classe ConversationBufferMemory è un'altra parte importante del modulo di memoria in LangChain. Questa classe funge da contenitore per una conversazione, e fornisce metodi per aggiungere messaggi alla conversazione e per caricare le variabili di memoria. A differenza di ChatMessageHistory, ConversationBufferMemory non solo conserva i messaggi, ma li estrae anche in una forma utilizzabile. In particolare, ConversationBufferMemory può estrarre i messaggi come una stringa unica o come una lista di messaggi. Questo può essere utile in diverse situazioni, ad esempio quando si desidera presentare all'utente un riassunto della conversazione, o quando si desidera analizzare i messaggi individualmente. L'uso di ConversationBufferMemory è molto simile a quello di ChatMessageHistory. Iniziamo creando una nuova istanza di ConversationBufferMemory, poi utilizziamo i metodi add_user_message e add_ai_message per aggiungere messaggi alla conversazione. Questi metodi funzionano esattamente come i loro corrispettivi in ChatMessageHistory. Una volta che i messaggi sono stati aggiunti, possiamo utilizzare il metodo load_memory_variables per estrarre i messaggi. Questo metodo restituisce un dizionario con i messaggi estratti. Se abbiamo scelto di estrarre i messaggi come una stringa, il dizionario conterrà una stringa unica con tutti i messaggi. Se invece abbiamo scelto di estrarre i messaggi come una lista, il dizionario conterrà una lista di messaggi. Ecco un esempio di come si può utilizzare ConversationBufferMemory per salvare e recuperare i messaggi di una conversazione: from langchain.memory import ConversationBufferMemory # Crea una nuova istanza di ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() # Aggiungi alcuni messaggi alla memoria memory.chat_memory.add_user_message("Ciao, come stai?") memory.chat_memory.add_ai_message("Sto bene, grazie! E tu?") # Carica le variabili di memoria e stampa i messaggi memory_variables = memory.load_memory_variables({}) print(memory_variables['history']) Utilizzo della memoria in una Catena o Chain Le classi ChatMessageHistory e ConversationBufferMemory sono fondamentali per gestire i messaggi all'interno di una singola conversazione. Tuttavia, in molti casi, potrebbe essere necessario gestire più conversazioni contemporaneamente. In LangChain, questo può essere ottenuto utilizzando il concetto di "catena". Una "catena" in LangChain rappresenta un flusso di lavoro complesso che coinvolge più modelli di linguaggio e più conversazioni. Ogni catena ha un'istanza di ConversationBufferMemory associata, che viene utilizzata per gestire i messaggi all'interno della catena. Questo permette di gestire facilmente conversazioni complesse e di mantenere un contesto coerente tra diverse conversazioni. L'uso di ConversationBufferMemory in una catena è molto simile al suo uso in una conversazione singola. Iniziamo creando una nuova catena e una nuova istanza di ConversationBufferMemory. Poi, come prima, utilizziamo i metodi add_user_message e add_ai_message per aggiungere messaggi alla conversazione. Infine, utilizziamo il metodo load_memory_variables per estrarre i messaggi. Ecco un esempio di come si può utilizzare ConversationBufferMemory in una catena: from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory # Crea una nuova istanza di OpenAI e ConversationBufferMemory llm = OpenAI(temperature=0) memory = ConversationBufferMemory() # Crea una nuova catena conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True, memory=memory) # Inizia una nuova conversazione nella catena conversation.predict(input="Ciao, come stai?") In questo esempio, creiamo una nuova catena con un modello di linguaggio OpenAI e una nuova istanza di ConversationBufferMemory. Poi, iniziamo una nuova conversazione nella catena utilizzando il metodo predict. Applicazione della Memoria in un Progetto di Marketing con LangChain Per capire come utilizzare la memoria in un progetto di marketing con LangChain, consideriamo l'esempio di un chatbot progettato per rispondere alle domande dei clienti. Per prima cosa, importiamo le classi necessarie. Useremo ConversationBufferMemory per gestire la memoria della conversazione e LLMChain per gestire la catena di produzione del linguaggio: from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain import OpenAI, LLMChain, PromptTemplate Dobbiamo poi creare un template di sollecitazione che preveda una conversazione tra il chatbot e un umano. Questo template avrà due variabili di input: una per l'input effettivo dell'utente e una per l'input proveniente dalla classe di memoria. È importante che le chiavi nel PromptTemplate e nel ConversationBufferMemory corrispondano (chat_history): template = """Sei un chatbot esperto di marketing che sta avendo una conversazione con un umano. Il tuo scopo è quello di rispondere solo alle domande inerenti ai nostri prodotti [Borse, Magliette] e indirizzare i clienti sulle pagine prodotto [urlBorlse.com , urlMagliette.com] {chat_history} Umano: {human_input} Chatbot:""" prompt = PromptTemplate( input_variables=["chat_history", "human_input"], template=template ) memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history") Ora possiamo creare la nostra LLMChain, specificando il modello del linguaggio (llm), il template del prompt (prompt), la modalità verbosa (verbose), e la memoria (memory): llm_chain = LLMChain( llm=OpenAI(), prompt=prompt, verbose=True, memory=memory, ) Con la catena configurata, possiamo iniziare a fare previsioni. Ad esempio, potremmo iniziare una conversazione con l'input "Ciao": llm_chain.predict(human_input="Ciao") La risposta del chatbot potrebbe essere: "Ciao, come stai oggi? Posso aiutarti a scegliere cosa preferisci tra Borse e Magliette ?" Se poi chiediamo "Tutto bene grazie, sai dove posso trovare informazioni sulle Borse ?" la catena di memoria ricorderà la conversazione precedente e la includerà nel prompt per la prossima previsione. In questo modo, il chatbot sarà in grado di gestire una conversazione coerente e continuativa con gli utenti, migliorando così l'efficacia delle sue interazioni in un contesto di marketing. Conclusioni sulla gestione della memoria con LangChian In conclusione, la memoria è un componente fondamentale di un chatbot, e LangChain fornisce diverse strutture e strumenti per gestire la memoria in modo efficace. Attraverso l'uso di classi come ChatMessageHistory e ConversationBufferMemory, è possibile catturare e conservare le interazioni dell'utente con l'IA, e utilizzare queste informazioni per guidare le risposte future dell'IA. Spero che queste informazioni ti aiutino a costruire chatbot più intelligenti e capaci!

LangChain è un potente strumento che facilita lo sviluppo di applicazioni con Large Language Models (LLMs). Una delle sue caratteristiche più notevoli è l'implementazione delle "Chain", che permettono di combinare più componenti per creare un'applicazione coerente e funzionale. Questo articolo offre un approfondimento dettagliato sulle Catene o Chain dn LangChain, illustrando come possono essere utilizzate per migliorare le tue applicazioni. Ci scusiamo in anticipo per gli assurdi giochidi parole che sono venuti fuori scrivendo l'articolo :) Indice: Cos'è una Chain in LangChain? Creazione di una Chain in LangChain Tipi di Chain in LangChain Utilizzo delle Chain in LangChain: Esempi Pratici Come Aggiungere Memoria alle Chain in LangChain Personalizzazione delle Chain in LangChain Chain e Agenti in LangChain: Qual è la Differenza? Domande Frequenti sulle Chain in LangChain 1. Cos'è una Chain in LangChain? Benvenuti nel mondo affascinante delle Chain di LangChain! Le Chain in LangChain sono come le catene di montaggio in una fabbrica, dove ogni pezzo viene aggiunto in sequenza per creare un prodotto finale. Ma invece di pezzi di metallo o plastica, le Chain in LangChain combinano vari componenti per creare un'applicazione coerente. Ad esempio, potreste creare una Chain che prende l'input dell'utente, lo formatta con un PromptTemplate e poi passa la risposta formattata a un LLM (Large Language Model). Questo processo di combinazione di componenti è ciò che rende le Chain così potenti e flessibili. Ma non preoccupatevi, non c'è bisogno di essere un mago della programmazione per farlo funzionare! Con un po' di pratica, sarete in grado di creare le vostre Chain in LangChain in pochissimo tempo. 2. Come creare una Chain con Python Creare una Chain in LangChain è come preparare la vostra ricetta preferita. Avete bisogno degli ingredienti giusti e delle istruzioni per metterli insieme. In LangChain, gli "ingredienti" sono i vari componenti che volete combinare, e le "istruzioni" sono il codice che scrivete per dire a LangChain come combinare questi componenti. Ecco un esempio di come creare una Chain semplice che prende l'input dell'utente, formatta il prompt con esso e poi lo invia all'LLM: from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain llm = OpenAI(temperature=0.9) prompt = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="Qual è un buon nome per un'azienda che produce {product}?", ) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) print(chain.run("calzini colorati")) # Output: Colorful Toes Co. E voilà! Avete appena creato la vostra prima Chain in LangChain. Non è stato difficile, vero? 3. Tipi di Chain in LangChain In LangChain, non tutte le Chain sono create uguali. Ci sono vari tipi di Chain che potete utilizzare a seconda delle vostre esigenze. Ad esempio, c'è la LLMChain, che è una Chain semplice che prende un prompt template, lo formatta con l'input dell'utente e restituisce la risposta da un LLM. Ma se volete fare qualcosa di più complesso, potreste considerare di utilizzare una SequentialChain, che consente di eseguire una serie di Chain in un ordine predefinito. Le possibilità sono infinite! 4. Utilizzo delle Chain con python: Esempi Pratici Le Chain in LangChain sono incredibilmente versatili e possono essere utilizzate in una varietà di modi per migliorare le tue applicazioni. Ma come si utilizzano esattamente? Bene, preparati a immergerti nel mondo delle Chain con alcuni esempi pratici. Immagina di voler creare una Chain che combina due Large Language Models (LLMs) in una sequenza. Questo può essere fatto utilizzando la classe SequentialChain in LangChain. Ecco un esempio di come potrebbe apparire il codice: from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import SequentialChain llm1 = OpenAI(temperature=0.9) llm2 = OpenAI(temperature=0.7) chain = SequentialChain(llms=[llm1, llm2]) In questo esempio, abbiamo creato una Chain che prima esegue llm1 e poi llm2. Questo può essere utile in situazioni in cui vuoi che il tuo modello produca output con diverse temperature. Ricorda, la temperatura è un parametro che controlla la casualità delle previsioni del modello. Un valore di temperatura più alto produce output più casuali, mentre un valore più basso produce output più deterministici. 5. Come Aggiungere Memoria alle Chain in LangChain Ora, cosa succede se vuoi che la tua Chain ricordi alcune informazioni tra le diverse esecuzioni? Ecco dove entra in gioco la memoria in LangChain. LangChain offre un'interfaccia BaseMemory che ti permette di aggiungere memoria alla tua Chain. Questo può essere utile in una varietà di scenari, come quando stai costruendo un chatbot e vuoi che ricordi le conversazioni precedenti. Ecco un esempio di come potresti aggiungere memoria alla tua Chain: from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory conversation = ConversationChain( llm=chat, memory=ConversationBufferMemory() ) conversation.run("Rispondi brevemente. Quali sono i primi 3 colori di un arcobaleno?") # -> I primi tre colori di un arcobaleno sono rosso, arancione e giallo. conversation.run("E i successivi 4?") # -> I successivi quattro colori di un arcobaleno sono verde, blu, indaco e violetto. In questo esempio, abbiamo creato una Chain con memoria utilizzando la classe ConversationChain. Abbiamo anche utilizzato la classe ConversationBufferMemory per creare un sistema di memoria per la nostra Chain. 6. Personalizzazione delle Chain in LangChain LangChain offre una vasta gamma di Chain predefinite, ma cosa succede se hai bisogno di qualcosa di un po' più specifico per il tuo progetto? Non temere, LangChain ha pensato anche a questo. Infatti, LangChain ti permette di creare Chain personalizzate per adattarsi perfettamente alle tue esigenze. E la cosa migliore è che è più facile di quanto pensi! Per creare una Chain personalizzata, devi creare una sottoclasse della classe Chain. Questa sottoclasse deve definire le proprietà input_keys e output_keys e implementare il metodo _call, che definisce come la Chain viene eseguita. Ecco un esempio di come farlo: from langchain.chains import LLMChain from langchain.chains.base import Chain from typing import Dict, List class ConcatenateChain(Chain): chain_1: LLMChain chain_2: LLMChain @property def input_keys(self) -> List[str]: # Union of the input keys of the two chains. all_input_vars = set(self.chain_1.input_keys).union(set(self.chain_2.input_keys)) return list(all_input_vars) @property def output_keys(self) -> List[str]: return ['concat_output'] def _call(self, inputs: Dict[str, str]) -> Dict[str, str]: output_1 = self.chain_1.run(inputs) output_2 = self.chain_2.run(inputs) return {'concat_output': output_1 + output_2} In questo esempio, abbiamo creato una Chain personalizzata che concatena gli output di due Chain. Questo può essere utile, ad esempio, se vuoi creare un nome di società e uno slogan in un unico passaggio. Ricorda, la personalizzazione è il nome del gioco quando si tratta di LangChain! 7. Chain e Agenti in LangChain: Qual è la Differenza? Se hai esplorato un po' LangChain, potresti aver notato che ci sono due concetti chiave: Chain e Agenti. Ma qual è la differenza tra i due? Bene, in termini semplici, una Chain è una serie di passaggi che vengono eseguiti in un ordine predefinito, mentre un Agente è un modello linguistico che prende decisioni su quali azioni intraprendere. Le Chain sono il cuore di LangChain. Sono il modo in cui combiniamo diversi componenti per creare un'applicazione funzionante. Ad esempio, potresti avere una Chain che prima crea un nome di società per un prodotto, e poi crea uno slogan per quel prodotto. Gli Agenti, d'altra parte, sono un po' più avanzati. Un Agente è un modello linguistico che può prendere decisioni su quali azioni intraprendere. Ad esempio, un Agente potrebbe decidere se rispondere a una domanda, fare una ricerca o fare una chiamata API, a seconda del contesto. Ecco un esempio di come combinare le Chain con il SequentialChain: from langchain.chains import SimpleSequentialChain prompt_1 = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="What is a good name for a companythat makes {product}?", ) chain_1 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_1) prompt_2 = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="What is a good slogan for a company that makes {product}?", ) chain_2 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_2) concat_chain = ConcatenateChain(chain_1=chain_1, chain_2=chain_2) concat_output = concat_chain.run("colorful socks") print(f"Concatenated output:\n{concat_output}") In questo esempio, abbiamo creato una Chain sequenziale che prima crea un nome di società per un prodotto e poi crea uno slogan per quel prodotto. Questo è solo un esempio di come le Chain e gli Agenti possono lavorare insieme per creare applicazioni potenti e flessibili con LangChain. 8. Domande Frequenti sulle Chain in LangChain Dopo aver esplorato il mondo delle Chain in LangChain, è naturale avere alcune domande. Ecco le risposte ad alcune delle domande più frequenti che potresti avere. Posso creare una Chain personalizzata in LangChain? Assolutamente! LangChain ti permette di creare Chain personalizzate per adattarsi perfettamente alle tue esigenze. Puoi creare una sottoclasse della classe Chain e definire le proprietà input_keys e output_keys e implementare il metodo _call. Cosa sono le Chain sequenziali in LangChain? Le Chain sequenziali sono Chain che eseguono i loro collegamenti in un ordine predefinito. Questo può essere utile se vuoi eseguire una serie di passaggi in un ordine specifico. Qual è la differenza tra una Chain e un Agente in LangChain? Una Chain è una serie di passaggi che vengono eseguiti in un ordine predefinito, mentre un Agente è un modello linguistico che prende decisioni su quali azioni intraprendere. Posso combinare più Chain in LangChain? Sì, puoi combinare più Chain usando il SequentialChain. Questo ti permette di creare un flusso di lavoro complesso che coinvolge più Chain. Come posso aggiungere memoria alle mie Chain in LangChain? Puoi aggiungere memoria alle tue Chain in LangChain utilizzando il metodo add_memory della classe Chain. Questo ti permette di conservare informazioni tra diverse esecuzioni della Chain. Conclusione LangChain è uno strumento potente e flessibile che può rivoluzionare il modo in cui sviluppi le tue applicazioni. Le Chain sono una parte fondamentale di questo strumento, e speriamo che questo articolo ti abbia aiutato a capire meglio come funzionano e come possono essere utilizzate. Ricorda, la chiave per sfruttare al meglio LangChain è capire come funzionano le sue varie parti. Quindi continua a esplorare, continua a imparare e, soprattutto, continua a creare!

Da quando i Large Language Models (LLM) hanno fatto il loro ingresso nel panorama mondiale con il lancio di GPT-3 di OpenAI nel 2020, la loro popolarità è cresciuta in modo costante. Tuttavia, è stato solo fino alla fine del 2022 che l'interesse per gli LLM e per l'ampia disciplina dell'IA generativa è letteralmente esploso, grazie ai continui progressi compiuti in questo campo. Abbiamo assistito alle notizie entusiasmanti sul chatbot LaMDA "senziente" di Google, al rilascio del primo LLM ad alte prestazioni e open source chiamato BLOOM e ai modelli di nuova generazione come l'innovativo modello di incorporamento del testo di OpenAI e la prossima generazione di modelli "GPT-3.5 e GPT4". E proprio mentre il mondo si concentrava su questi importanti progressi negli LLM, è emerso un nuovo protagonista: LangChain. LangChain, sviluppato dal brillante creatore Harrison Chase, ha fatto la sua comparsa quasi contemporaneamente. Con il suo primo commit alla fine di ottobre 2022, Chase ha avuto qualche mese per perfezionare la libreria prima che essa venisse afferrata dall'onda di interesse sugli LLM. Nonostante sia ancora agli inizi, LangChain è già dotato di incredibili funzionalità per la creazione di strumenti straordinari che ruotano attorno al cuore dei LLM. In questo articolo, ti introdurremo a questa promettente libreria e inizieremo esplorando il suo componente più fondamentale: l'LLM. Con LangChain, avrai la possibilità di sperimentare e dare vita a potenti modelli di generazione del linguaggio, aprendo nuove prospettive per la creazione e l'innovazione. Pronto per un'avventura che ti condurrà nel cuore del futuro delle applicazioni basate su LLM? Allaccia la cintura e immergiti in LangChain. Cos'è LangChain ? Fondamentalmente, LangChain ti consente di creare applicazioni come chatbot, Generative Question-Answering (GQA), riepiloghi e molto altro ancora, sfruttando tutto il potenziale degli LLM. L'idea centrale di questa libreria è la possibilità di "concatenare" insieme diversi componenti, creando così casi d'uso più avanzati e personalizzati basati sugli LLM. Puoi costruire una catena di componenti combinando diverse funzionalità provenienti da modelli di prompt, LLM, agenti e memoria. I modelli di prompt sono specifici modelli progettati per diversi tipi di interazioni, come chatbot conversazionali, risposte a domande in linguaggio semplice (ELI5) e molto altro ancora. Potrai sfruttare la potenza dei LLM, come GPT-3, BLOOM e altri, per creare interazioni fluide e coinvolgenti con gli utenti. Gli agenti, invece, sono responsabili di prendere decisioni basate sui risultati forniti dagli LLM. Puoi utilizzare strumenti come la ricerca Web o i calcolatori e integrarli in un ciclo logico di operazioni, consentendo agli agenti di agire in modo intelligente e reattivo. La libreria LangChain offre anche soluzioni per la gestione della memoria, sia a breve che a lungo termine, consentendoti di creare applicazioni che traggono vantaggio dalla capacità di ricordare informazioni passate e di utilizzarle per prendere decisioni più informate. Nei prossimi articoli che pubblicheremo del manuale LangChain, ci immergeremo in ogni componente in modo dettagliato, esplorando le loro funzionalità e applicazioni. Ma per ora, iniziamo con le basi fondamentali dei modelli di prompt e degli LLM. Esploreremo anche due opzioni per l'utilizzo degli LLM offerte dalla libreria: attraverso i modelli disponibili su Hugging Face Hub o quelli forniti direttamente da OpenAI. Preparati a scoprire un universo di possibilità illimitate mentre ci addentriamo nel cuore di LangChain. Come creare prompt Template con LangChain? Se hai mai usato chatgpt o chatbot simili puoi capire quanto possa essere comodo, creare un pompt template, da copiare e incollare per ottenere i risultati desiderati. Nel mondo degli LLM, i prompt inseriti rivestono un ruolo fondamentale nel determinare i risultati che otterremo. Ciò che rende affascinante la creazione di prompt è la possibilità di strutturarli in modi diversi per ottenere risposte e risultati unici. Nel contesto delle domande e risposte, ad esempio, possiamo prendere una domanda posta dall'utente e riformularla in diversi stili, come domande e risposte convenzionali, un elenco puntato di risposte o persino un riepilogo dei problemi associati alla domanda stessa. È un vero e proprio gioco di parole e di creatività che apre le porte a un'ampia gamma di possibilità. Nel mondo di LangChain, possiamo mettere tutto ciò in pratica grazie alla creazione di modelli di prompt. Per iniziare, dobbiamo installare la libreria LangChain tramite il comando: pip install -U langchain Una volta fatto ciò, si aprono le porte a un mondo di creazione e personalizzazione. Immagina di voler costruire un semplice modello di domande e risposte. Per farlo, importeremo la classe PromptTemplate da LangChain e inizializzeremo un modello seguendo una specifica struttura. Se non hai mai usato chatgpt o simili farai fatica a capire l'importanza dei prompt template. Ma in poche parole questi ci aiutano a "forzare" un output desiderato dal modello LLM che usiamo. Ad esempio supponiamo che vogliamo aggiungere un chatbot al nostro sito che risponda alle domande in modo super coinciso. Normalmente un LLM se non esplicitiamo dei vincoli nel prompt darà unalibera interpretazione. Vediamo un esempio pratico per rendere lampante l'esempio. Apriamo ChatGPT e su due chat diverse usaimo due prompt. Il primo sarà libero, quindi sarà composto solo dalla domande dell'utente. Il secondo sarà composto da un prompt template, ossia un testo di base , con l'aggiunta della domanda dell'utente. Questo è il primo esempio composto solo dalla domanda dell'utente. Questo è il secondo esempio composto da un prompt template. Come potete vedere siamo riusciti usando questo template : """ Tu sei un chatbot super intelligente che risponde alle domande in modo coinciso e preciso. Domanda: {question} Risposta: """ A "forzare ChatGPT" a darci un output corto ma preciso. Ora vediamo come farlo a livello di programmazione usando le API. Ad esempio: from langchain import PromptTemplate template = """ Tu sei un chatbot super intelligente che risponde alle domande in modo coinciso e preciso. Domanda: {question} Risposta: """ prompt = PromptTemplate( template=template, input_variables=['question'] ) print(prompt) Qui, abbiamo creato un modello di prompt che prevede una sezione per la domanda e una sezione per la risposta. Abbiamo specificato l'input variable 'question', che sarà sostituito con la domanda fornita dall'utente. Prendiamo ad esempio la seguente domanda dell'utente: question = "Qual'è la squadra NFL che ha vinto il Super Bowl nella stagione 2010?" Quando utilizziamo questo modello di prompt con la domanda, otterremo: Tu sei un chatbot super intelligente che risponde alle domande in modo coinciso e preciso. Domanda: Qual'è la squadra NFL che ha vinto il Super Bowl nella stagione 2010? Risposta: In questo caso, abbiamo creato un prompt personalizzato che ha catturato la domanda dell'utente e lasciato spazio per inserire la risposta successivamente. Una volta ottenuto il prompt, siamo pronti per procedere e utilizzare questo stesso modello sia con le generazioni di Hugging Face Hub che con gli LLM di OpenAI. Ricorda che questi modelli solitamente funzionano nemglio se interrogati in lingua inglese. Usare gli LLMs gratis con LangChain L'endpoint di Hugging Face Hub in LangChain si connette a Hugging Face Hub ed esegue i modelli tramite gli endpoint di inferenza gratuiti. Per utilizzare questi endpoint, è necessario avere un account Hugging Face e una chiave API. Per impostare la chiave API nell'ambiente, è possibile utilizzare il seguente codice Python: import os os.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN'] = 'HF_API_KEY' Successivamente, installare la libreria huggingface_hub tramite pip: !pip install huggingface_hub Ora è possibile generare testo utilizzando un modello Hub. Ad esempio, useremo "google/flan-t5-x1". Le API di inferenza predefinite di Hugging Face Hub non utilizzano hardware specializzato e possono essere lente. Inoltre, non sono adatte per l'esecuzione di modelli più grandi come "bigscience/bloom-560m" o "google/flan-t5-xxl". Di seguito è riportato un esempio di generazione di testo utilizzando un modello Hub: from langchain import HuggingFaceHub, LLMChain from langchain import PromptTemplate template = """Question: {question} Answer: """ prompt = PromptTemplate( template=template, input_variables=['question'] ) question = "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?" # Inizializza Hub LLM hub_llm = HuggingFaceHub( repo_id='google/flan-t5-xl', model_kwargs={'temperature': 1e-10} ) # Crea una catena di prompt con LLM llm_chain = LLMChain( prompt=prompt, llm=hub_llm ) # Fai una domanda all'utente sul NFL 2010 print(llm_chain.run(question)) Per la domanda fornita, otteniamo l'output corretto "green bay packers". Se si desidera porre più domande, è possibile utilizzare il metodo generate per scorrere tutte le domande o inserire tutte le domande in un unico prompt per LLM più avanzati. È importante notare che i risultati possono variare a seconda del modello utilizzato e della precisione delle risposte. Fare domande multiple Se desideriamo porre più domande, possiamo provare due approcci: Scorri tutte le domande usando il generatemetodo, rispondendo una alla volta. Inserisci tutte le domande in un unico prompt per il LLM; questo funzionerà solo per LLM più avanzati. Partendo dall'opzione (1), vediamo come utilizzare il generatemetodo: qs = [ {'question': "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?"}, {'question': "If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters?"}, {'question': "Who was the 12th person on the moon?"}, {'question': "How many eyes does a blade of grass have?"} ] res = llm_chain.generate(qs) res Output LLMResult(generations=[[Generation(text='green bay packers', generation_info=None)], [Generation(text='184', generation_info=None)], [Generation(text='john glenn', generation_info=None)], [Generation(text='one', generation_info=None)]], llm_output=None) Qui otteniamo pessimi risultati tranne che per la prima domanda. Questa è semplicemente una limitazione dell'LLM utilizzato. Se il modello non è in grado di rispondere in modo accurato alle singole domande, è improbabile che il raggruppamento di tutte le query in un unico prompt funzioni. Tuttavia, per motivi di sperimentazione, proviamolo. multi_template = """Answer the following questions one at a time. Questions: {questions} Answers: """ long_prompt = PromptTemplate(template=multi_template, input_variables=["questions"]) llm_chain = LLMChain( prompt=long_prompt, llm=flan_t5 ) qs_str = ( "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?\n" + "If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters?\n" + "Who was the 12th person on the moon?" + "How many eyes does a blade of grass have?" ) print(llm_chain.run(qs_str)) Output: If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters Come previsto, i risultati non sono utili. Vedremo in seguito che LLM più potenti possono farlo. Passiamo ora a vedere modelli LLm come GPT3 in grado di gestire domande molto più complesse. Usare GPT3 con LangChain Gli endpoint OpenAI in LangChain si connettono direttamente a OpenAI o tramite Azure. Per utilizzare questi endpoint, è necessario avere un account OpenAI e una chiave API. Per impostare la chiave API nell'ambiente, è possibile utilizzare il seguente codice Python: import os os.environ['OPENAI_API_TOKEN'] = 'OPENAI_API_KEY' Successivamente, è necessario installare la libreria OpenAI tramite pip: !pip install openai Ora è possibile generare testo utilizzando i modelli di generazione (o completamento) GPT-3 di OpenAI. Ad esempio, utilizzeremo il modello "text-davinci-003". from langchain.llms import OpenAI davinci = OpenAI(model_name='text-davinci-003') # se avete accesso alle api di gpt4 potete seglier Se si utilizza OpenAI tramite Azure, è possibile utilizzare la classe AzureOpenAI: from langchain.llms import AzureOpenAI llm = AzureOpenAI( deployment_name="your-azure-deployment", model_name="text-davinci-003" ) Utilizzeremo lo stesso semplice modello di prompt domanda-risposta utilizzato nell'esempio precedente con Hugging Face. L'unica differenza è che ora passiamo il nostro LLM OpenAI davinci: llm_chain = LLMChain( prompt=prompt, llm=davinci ) print(llm_chain.run(question)) Come previsto, otteniamo la risposta corretta. Possiamo fare lo stesso per più domande utilizzando il metodo generate: qs = [ {'question': "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?"}, {'question': "If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters?"}, {'question': "Who was the 12th person on the moon?"}, {'question': "How many eyes does a blade of grass have?"} ] llm_chain.generate(qs) La maggior parte dei risultati sono corretti o hanno un grado di verità. Il modello funziona senza dubbio meglio del modello "google/flan-t5-xl". Come prima, proviamo a inserire tutte le domande contemporaneamente nel modello: llm_chain = LLMChain( prompt=long_prompt, llm=davinci ) qs_str = ( "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?\n" + "If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters?\n" + "Who was the 12th person on the moon?" + "How many eyes does a blade of grass have?" ) print(llm_chain.run(qs_str)) Output: The New Orleans Saints won the Super Bowl in the 2010 season. 6 ft 4 inches is 193 centimeters. The 12th person on the moon was Harrison Schmitt. A blade of grass does not have eyes. Man mano che continuiamo a eseguire le query, il modello occasionalmente commetterà errori, ma altre volte riuscirà a ottenere tutte le risposte corrette. Conclusione su LangChain Questo conclude la nostra introduzione a LangChain, una libreria che ci consente di creare app più avanzate utilizzando LLM come i modelli GPT-3 di OpenAI o le alternative open source disponibili tramite Hugging Face. Come accennato, LangChain offre molte altre funzionalità che esploreremo nei prossimi articoli.

Oggi, creare video diventa sempre più semplice grazie alla tecnologia di intelligenza artificiale. I generatori di video AI permettono di creare video di alto livello in pochi minuti, a partire da semplice testo. In questo articolo, esploreremo i 7 migliori strumenti di generazione di video AI per aiutarti a creare video sorprendenti in modo facile e veloce. I 8 migliori tool per creare video con IA: Stable Diffusion Video Deforum Stable Diffusion FlexClip Make a video VEED.io Lumen5 Design.ai Synthesia.io InVideo.io Questi strumenti sono stati selezionati per la loro efficienza, facilità d'uso e qualità dei video prodotti. Con questi strumenti, potrai creare video sorprendenti in modo semplice e veloce, ottimizzando il tuo tempo e ottenendo risultati di alta qualità. Stable Diffusion Video Stable Diffusion Videos è un generatore di intelligenza artificiale text-to-video online gratuito per creare video dai prompt. Puoi vedere gli esempi video qui sotto: Deforum Stable Diffusion Un altro generatore di intelligenza artificiale da testo a video, Deforum , genera animazioni costruendo frame che prendono in considerazione i loro antenati. Utilizzando Deforum SD, ora è più semplice che mai produrre film e animazioni coerenti dagli output di Stable Diffusion. Guarda i video qui sotto per l'ispirazione: FlexClip FlexClip AI Text to Speech Video Maker è uno strumento potente e semplice da utilizzare che ti consente di convertire il tuo testo in voci AI realistiche e aggiungerle rapidamente al tuo video. Con oltre 400 voci disponibili in più di 140 lingue, FlexClip ti offre una vasta scelta per personalizzare il tuo video. Che tu stia creando video tutorial, annunci promozionali o presentazioni coinvolgenti, questo strumento ti permette di trasformare il tuo testo in voci che suonano naturali, capaci di esprimere una vasta gamma di emozioni e tonalità. 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Provalo oggi stesso e scopri come rendere i tuoi contenuti video ancora più coinvolgenti e professionali. Make A Video Make-A-Video un nuovo generatore AI text-t-video di Meta crea cortometraggi divertenti con poche frasi. La ricerca, che è stata creata per consentire la generazione di testo in video, si basa sui recenti sviluppi nella tecnologia di generazione di testo in immagine. Oltre al testo, anche fotografie e altri video possono essere utilizzati per realizzare filmati. Sebbene sia stato aggiunto un asse temporale, si tratta sempre della stessa diffusione. Usando immagini e descrizioni, il sistema apprende come appare il mondo e come viene tipicamente descritto. I film senza etichetta vengono utilizzati anche per aiutare gli studenti a comprendere come funziona il mondo. Con poche parole o righe di testo, puoi utilizzare queste informazioni per creare video divertenti e originali che ti aiuteranno a dare vita alla tua immaginazione. VEED.io Con l'aiuto della solida tecnologia AI e dell'interfaccia user-friendly di VEED.io , puoi produrre rapidamente fantastici video online. Può essere utilizzato come editor video per tagliare, ritagliare, aggiungere sottotitoli e altro o per convertire qualsiasi testo in video. Ecco come funziona: Scegli un video d'archivio o caricane uno tuo Puoi modificare il video aggiungendo testo, foto, ecc. Scarica ed esporta il filmato Lumen5 Un fantastico strumento online per la produzione di film AI è Lumen5 . Al fine di produrre materiale video di qualità, più di 800.000 utenti utilizzano Lumen5. La cosa migliore è quanto sia semplice da usare e quanto sia richiesta poca esperienza nell'editing video. L'intelligenza artificiale può consentirti di generare rapidamente video da zero o da zero in pochi minuti. Ecco come funziona: Digita uno script o un testo qui. Sulla base della sceneggiatura, Lumen5 selezionerà automaticamente l'audio e le immagini ideali. Puoi caricare il tuo testo, musica e loghi. Scarica e distribuisci il film Design.AI Puoi convertire i post e gli articoli del tuo blog in filmati interessanti con l'aiuto dello straordinario strumento di creazione di contenuti basato sull'intelligenza artificiale chiamato Design.AI . Può anche aiutarti a progettare rapidamente loghi, filmati e banner. Ecco come funziona: Inserisci prima il testo o lo script. Scegli un settore. Scegli una voce che preferisci e uno stile di video. L'intelligenza artificiale produrrà immediatamente un'anteprima video dopo questo. Successivamente, puoi modificare il tuo video e aggiungere testo e musica per renderlo visivamente più accattivante. Synthesia.io Uno dei fantastici generatori di video AI è Synthesia , che semplifica la realizzazione di video AI realistici in pochi minuti. Syhthesia è un'ottima opzione se vuoi realizzare video economici che appaiano professionali. Per creare il tuo video AI, segui questi tre semplici passaggi. Seleziona prima il tuo presentatore AI (Synthesia fornisce più di 40 avatar per i tuoi film AI; in alternativa, puoi creare il tuo avatar). Inserisci il tuo script video AI in secondo luogo. Terzo, crea il tuo video AI e poi scaricalo, riproducilo in streaming o traducilo. InVideo.io Puoi convertire il testo in video utilizzando l'efficace programma di editing video InVideo . Puoi utilizzare più di 5000 layout, contenuti multimediali iStock, una libreria musicale, filtri e altre funzionalità. Per una semplice conversione video di informazioni basate su testo, InVideo offre più di 50 temi basati sull'intelligenza artificiale. Dalla loro libreria di oltre 5000 modelli configurabili, puoi realizzare tutti i diversi tipi di video, inclusi video pubblicitari, promozioni, video di YouTube, introduzioni e altro ancora. Devi scegliere qualsiasi modello o tema e digitare qualsiasi testo durante la creazione di video. Questo è tutto; puoi creare rapidamente un incredibile video AI con quello script. Puoi aggiungere media, come audio, video, testo e altro. Come creare video con l'intelligenza artificiale ? La generazione di video AI è un processo in cui un algoritmo di intelligenza artificiale crea automaticamente un video a partire da un input testuale. Gli strumenti di generazione di video AI utilizzano tecniche di deep learning e natural language processing per analizzare il testo e creare un video coerente e interessante. Il video finale può includere elementi come animazioni, transizioni, effetti visivi e una voce roboticamente generata che legge il testo. Questa tecnologia sta diventando sempre più avanzata e accessibile, rendendola un'opzione sempre più attraente per la creazione di video. Perché scegliere gli strumenti di intelligenza artificiale per creare video ? Ci sono molti motivi per scegliere di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per creare video. In primo luogo, questi strumenti sono estremamente facili da usare e possono creare video di alta qualità in pochissimo tempo. Inoltre, poiché utilizzano tecniche di deep learning, sono in grado di analizzare il testo e creare video che sono coerenti e interessanti per il pubblico. Infine, questi strumenti sono molto convenienti e possono risparmiare tempo e denaro rispetto alla creazione di video manualmente. Conclusione su come creare video con l'Intelligenza artificiale In conclusione, l'uso di strumenti di intelligenza artificiale per creare video è una soluzione ideale per chi cerca di creare video di qualità in modo semplice e veloce. I 7 strumenti menzionati in questo articolo sono i migliori sul mercato e ti permetteranno di creare video di alta qualità in pochi minuti. Scegli il tool che più si adatta alle tue esigenze e inizia a creare video sorprendenti oggi stesso. Non dimenticare che la tecnologia di intelligenza artificiale è in continua evoluzione e che ci sono sempre nuovi strumenti che possono rendere ancora più facile e conveniente la creazione di video.

Scopri i migliori tool di SEO con Intelligenza Artificiale: ottimizza il tuo sito gratuitamente e online! Vuoi ottenere il massimo successo per i tuoi contenuti digitali? Allora non puoi sottovalutare l'importanza dei migliori strumenti di ottimizzazione per i motori di ricerca con Intelligenza Artificiale (AI-SEO). Questi strumenti sono la chiave per garantire che il tuo sito web o le tue pagine social siano la fonte di contenuti di valore. Grazie alla SEO, i visitatori rimarranno più a lungo sulle tue pagine, attirati dai tuoi contenuti significativi. Secondo i dati pubblicati nel 2022, il 32,8% dei professionisti SEO considera gli elementi on-page (come i meta titoli e le descrizioni) come i fattori più cruciali per posizionarsi in alto sui motori di ricerca, soprattutto su Google, che detiene una quota di mercato dell'83%. Bing si posiziona intorno al 9% e Yahoo è ancora più lontano, con solo il 2,55%. La SEO può richiedere del tempo per essere configurata correttamente, ma è un investimento che vale la pena fare. La creazione di contenuti online non avrà successo se non si eseguono analisi e audit adeguati. Ecco perché è importante esplorare diversi strumenti per confrontarli e trovare quello che funziona meglio per te. Fortunatamente, esistono numerosi strumenti gratuiti e premium disponibili online. Trovare quello che offre le caratteristiche e le informazioni approfondite necessarie per posizionare e rendere visibile il tuo sito web è una questione di testare e seguire i consigli degli esperti sui tool più recenti. Non perdere tempo, scopri subito i migliori tool di SEO con Intelligenza Artificiale e ottimizza il tuo sito gratuitamente e online! SEO e l'intelligenza Artificiale La SEO e l'intelligenza artificiale (AI) rappresentano una combinazione vincente per ottenere risultati straordinari nel posizionamento dei motori di ricerca. Grazie alla potenza dell'AI, i professionisti del settore possono sfruttare strumenti avanzati per ottimizzare i contenuti, migliorare le prestazioni del sito e raggiungere un pubblico più ampio. I motori di ricerca come Google valorizzano sempre di più i segnali AI per determinare la rilevanza e la qualità dei contenuti. Con l'implementazione di strategie SEO basate sull'AI, è possibile aumentare la visibilità online, attirare un traffico qualificato e posizionarsi in modo competitivo nel panorama digitale. Scopri i benefici della SEO basata sull'intelligenza artificiale e conquista la vetta dei risultati di ricerca! Come i tool SEO con IA possono aiutarmi a migliorare le mie prestazioni organiche? Gli strumenti AI SEO sono un alleato indispensabile per migliorare le prestazioni organiche del tuo sito. Grazie alle loro funzionalità avanzate, questi strumenti offrono una serie di vantaggi. Innanzitutto, ti forniscono analisi SERP automatizzate, consentendoti di monitorare e comprendere le posizioni dei tuoi contenuti nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca. Inoltre, gli strumenti AI SEO individuano argomenti di tendenza e lacune nei contenuti, consentendoti di creare contenuti pertinenti e di valore per il tuo pubblico di riferimento. L'ottimizzazione dei contenuti è un aspetto fondamentale della SEO e gli strumenti AI SEO ti supportano in questo processo. Attraverso l'analisi dei dati e l'applicazione di algoritmi intelligenti, questi strumenti ti aiutano a ottimizzare i tuoi contenuti, utilizzando parole chiave rilevanti, strutturando correttamente i titoli e le sottosezioni (tag H2 e H3) e generando meta titoli e descrizioni efficaci. Un altro vantaggio cruciale offerto dagli strumenti AI SEO è la possibilità di generare contenuti scritti da AI, ottimizzati per posizionarsi in modo competitivo nei risultati di ricerca. Questo significa che puoi creare testi di qualità superiore, rispondendo alle domande del pubblico e fornendo informazioni rilevanti. Questi strumenti agevolano la creazione di collegamenti interni tra le pagine del tuo sito, migliorando la struttura e la navigazione. Puoi anche analizzare i contenuti di successo dei tuoi concorrenti, acquisendo una migliore comprensione dei fattori che li hanno portati a posizioni di rilievo. Gli strumenti AI SEO ti supportano nella creazione di campagne ben organizzate, offrendoti suggerimenti per ottimizzare i tuoi annunci, generare idee di contenuto e rispondere alle domande comuni dei tuoi utenti. Sfruttando appieno il potenziale di questi strumenti, potrai massimizzare il traffico organico verso il tuo sito, raggiungendo un pubblico più ampio e incrementando la visibilità della tua attività online. INIZIAMO ... I migliori strumenti SEO con Intelligenza Artificiale IA online e gratis: SemRush Alli AI RankIQ Frase Surfer SEO Diib Outranking NeuronWriter 1. SemRush Semrush offre un vasto assortimento di strumenti SEO basati sull'intelligenza artificiale, abilmente progettati per supportare i professionisti del marketing nel massimizzare il loro successo nelle classifiche di ricerca organiche. Sfruttando la potenza degli oltre 50 strumenti di Semrush che comprendono SEO, content marketing, ricerca sulla concorrenza, PPC e social media marketing, i professionisti del marketing possono attrarre e far crescere il proprio pubblico online con maggiore efficienza. Con l'accesso a milioni di parole chiave nazionali e locali, Semrush consente agli utenti di scoprire le parole chiave più pertinenti e ad alte prestazioni per i loro contenuti. Lo strumento Keyword Magic utilizza l'intelligenza artificiale per aiutarti a trovare le parole chiave più pertinenti e ad alte prestazioni per i tuoi contenuti, fornendo dozzine di parole chiave a coda lunga, dati sul volume di ricerca e punteggi di difficoltà delle parole chiave. Per controllare il sito Web, la funzione di controllo del sito basata sull'intelligenza artificiale della piattaforma identifica i problemi SEO tecnici e fornisce raccomandazioni attuabili per il miglioramento, garantendo la salute ottimale del sito e la visibilità della ricerca. Il content marketing è un'altra specialità di Semrush, poiché l'Assistente di scrittura della piattaforma aiuta gli utenti a creare contenuti ottimizzati per la SEO fornendo suggerimenti sulla leggibilità, sull'utilizzo delle parole chiave e sulla lunghezza del contenuto. Le capacità di intelligenza artificiale di Semrush si estendono alle ricerche di mercato, consentendo agli utenti di svelare le strategie di marketing della concorrenza, analizzare il traffico del sito Web e scoprire lacune di parole chiave e backlink. Tutti questi dati sono presentati nel suo database grazie ad algoritmi di apprendimento automatico e fornitori di dati di qualità, che consentono ulteriormente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati per aumentare la quota di mercato. Nel regno della pubblicità, gli strumenti AI di Semrush aiutano gli utenti a ottimizzare la loro spesa pubblicitaria, monitorare le copie degli annunci e le pagine di destinazione della concorrenza e analizzare le campagne pubblicitarie di Google Shopping. Caratteristiche: Ricerca di parole chiave guidata dall'intelligenza artificiale Audit tecnici SEO Tracciamento della posizione SERP Creazione di contenuti potenziata dall'intelligenza artificiale Metriche sui contenuti in tempo reale. Analisi dei concorrenti Analisi del gap di parole chiave e backlink Ottimizzazione degli annunci basata sull'intelligenza artificiale Prezzo: Viene offerta una prova gratuita di 14 giorni / La versione a pagamento costa $ 119,95 al mese. Ideale per: Agenzie e aziende di ogni dimensione 2. Alli AI Alli AI può aiutare le aziende ad automatizzare facilmente i loro sforzi SEO, consentendo ai team SEO delle agenzie di ottimizzare il loro sito in pochi minuti. Consente ai team di gestire rapidamente le campagne SEO senza la necessità di sviluppatori o know-how di codifica. Inoltre, può essere integrato in qualsiasi sistema di gestione dei contenuti, come Shopify e WordPress. Questo strumento IA SEO consente l'automazione personalizzata, consentendo a te e al tuo team di modificare facilmente le modifiche per ogni pagina. Un altro grande vantaggio offerto da Alli AI è che i suoi algoritmi si autoregolano, il che significa che i suoi processi automatizzati cambiano in base alle migliori pratiche SEO. Con Alli AI, puoi eseguire in modo efficiente attività SEO che richiedono tempo e denaro, come l'automazione di meta tag, descrizioni di collegamenti, alt per immagini e altro ancora. Di conseguenza, puoi ridurre i costi di evasione e le spese generali del team e ridimensionare la tua agenzia allo stesso tempo. L'editor live dello strumento AI SEO ti consente di modificare e ottimizzare immediatamente qualsiasi contenuto della pagina. Utilizzando questo strumento, puoi apportare istantaneamente modifiche al tuo sito Web e pubblicarle immediatamente. Nel frattempo, il suo strumento di creazione di collegamenti fornisce consigli per i collegamenti esaminando i più grandi siti Web online e nel tuo settore. Fornisce tutte le informazioni necessarie per creare facilmente e rapidamente collegamenti. Infine, i suoi report AI offrono tutte le preziose informazioni di cui tu e il tuo team avete bisogno per migliorare ulteriormente la vostra strategia SEO. Alcuni dei rapporti che puoi generare con questa funzione includono rapporti sul posizionamento delle parole chiave, esportazioni di raccomandazioni e rapporti sulle vendite del sito. Caratteristiche Ottimizzazione dei contenuti Automazione Redattore dal vivo Costruendo collegamenti Rapporti SEO Prezzo: a partire da $ 249 al mese; viene fornito con una prova gratuita di 10 giorni Ideale per: piccoli team, negozi di e-commerce e hub tecnologici 3. RanKIQ La facilità d'uso di RankIQ e l'assistenza clienti di qualità rendono facile per i blogger e le aziende automatizzare le loro strategie SEO. Può aiutarti ad aumentare il traffico di ricerca organico del tuo sito web. Questo strumento AI SEO suggerisce titoli e contenuti per i tuoi post, permettendoti di scrivere contenuti ottimizzati più velocemente. Il software include un elenco di parole chiave accuratamente selezionate, ad alto traffico ea bassa concorrenza. Con RankIQ, puoi creare rapidamente una struttura per un post sul blog. Genera riassunti di contenuto basati sugli argomenti che dovresti trattare, quindi lo schema è pronto in pochi minuti. Ti permette di produrre contenuti di alta qualità, in grado di posizionarsi nella prima pagina di Google. Per utilizzare il software, digita semplicemente la parola chiave target in RankIQ. Quindi utilizza l'intelligenza artificiale per trovare i migliori risultati su Google. Le parole chiave sono fondamentali per il successo dei tuoi contenuti e RankIQ si assicura che tu abbia le parole chiave corrette nel tuo arsenale. Inoltre, RankIQ prepara un dettagliato report AI SEO basato sui risultati di ricerca di Google. Nel complesso, RankIQ ha un'interfaccia facile da usare. La piattaforma ha un design intuitivo. Inoltre, fornisce videoclip che mostrano agli utenti come utilizzare correttamente il prodotto. Caratteristiche: Riepiloghi sui contenuti SEO Ricerca approfondita delle parole chiave Principali parole chiave per nicchia Classifica controlli Ottimizzazione dei contenuti Prezzo: a partire da $ 49 Ideale per: blogger e piccole imprese 4. Frase L'ottimizzazione dei tuoi contenuti per la SEO può essere complicata e richiedere molto tempo. Le persone dietro Frase lo sanno, motivo per cui hanno sviluppato uno strumento per rendere il processo il più semplice possibile. Scelto da 30.000 clienti, come Coursera, Merkle e Digitas, questo strumento AI SEO semplifica la ricerca e l'ottimizzazione dei contenuti SEO. Aiuta gli utenti a creare riassunti di contenuti approfonditi in pochi minuti. Piuttosto che passare ore a cercare SERP, questo strumento ti fa risparmiare tempo compilando, analizzando e consolidando i migliori contenuti. Attraverso di esso, puoi ricercare le parole chiave, le intestazioni e i concetti utilizzati dai tuoi concorrenti. Inoltre, puoi personalizzare brevi modelli per rendere il tuo flusso di lavoro più efficiente. Per l'ottimizzazione dei contenuti, Frase offre un editor di testo facile da usare per confrontare i tuoi contenuti con quelli dei tuoi concorrenti. Genererà un elenco di argomenti per aiutarti a pubblicare contenuti compatibili con Google. La dashboard del software analizza le opportunità di contenuto e le classifica. Utilizza i dati di Google Search Console per visualizzare informazioni utili su ciò che devi fare dopo. Le capacità di analisi di Frase ti consentono anche di individuare le pagine che stanno perdendo posizione e che devono essere aggiornate, in modo da poter rimanere aggiornato sul tuo gioco SEO. Frase ha una sezione Crash Course per aiutarti a iniziare a utilizzare immediatamente il software e sfruttarlo per le tue esigenze SEO. Le lezioni sono brevi ma complete e ci sono anche brevi clip che fungono da demo. Caratteristiche Ottimizzazione dei contenuti Breve contenuto automatizzato Punteggio dei contenuti Modelli personalizzati Costruttore di contorni Scrittura di contenuti Analisi dei contenuti Prezzo : a partire da $ 14,99 al mese; viene fornito con una prova di 5 giorni per $ 1 Ideale per: content marketer e agenzie di marketing 5. SEO Surfer Surfer SEO è un popolare strumento AI SEO per aumentare il tuo traffico organico, rendere il tuo sito più visibile e aumentare le tue classifiche. Semplifica il processo SEO aiutandoti a raccogliere informazioni, creare contenuti, ottimizzare e condurre audit. Questo strumento ha le funzionalità necessarie per sviluppare una strategia di contenuto che funzioni. Surfer SEO gode della fiducia di aziende leader in tutto il mondo, tra cui Lenovo, ClickUp, Thomson Reuters, Shopify e Opera. Con Grow Flow di Surfer SEO, uno strumento di gestione della crescita, puoi ottenere approfondimenti SEO su base settimanale. Ti consente di identificare parole chiave di alto livello, ricercare argomenti di nicchia, scoprire collegamenti interni pertinenti, generare nuove idee di contenuto e altro ancora. Il suo strumento di ricerca per parole chiave ti consente di trovare dozzine di argomenti correlati utilizzando la tua parola chiave principale. Usandolo, puoi determinare l'intento di ricerca del tuo pubblico di destinazione e valutare istantaneamente la difficoltà delle parole chiave e delle ricerche al mese. Nel frattempo, il suo strumento SEO Audit ti aiuta a identificare gli errori nel tuo SEO. Alcuni degli approfondimenti che puoi ottenere da questo strumento includono la velocità della pagina, la densità delle parole chiave, i backlink mancanti e il sentimento NLP. Ti aiuta anche a tenere d'occhio i tuoi concorrenti per aiutarti a migliorare i contenuti del tuo sito web. Caratteristiche Aumenta il flusso Editore di contenuti Ricerca per parole chiave Verifica Estensione di parole chiave Surfer Generatore di contorni AI Prezzo : Viene fornito con una versione gratuita, I livelli a pagamento partono da $ 49 Ideale per: piccoli blogger, organizzazioni con più siti Web e grandi agenzie 6. Diib Diib è uno strumento AI SEO che puoi utilizzare per ottenere informazioni SEO e sul traffico per far crescere ulteriormente la tua attività. Con Diib, non solo puoi automatizzare la SEO senza alcuna difficoltà, ma puoi anche confrontare le tue prestazioni con quelle della concorrenza. Diib ti fornisce un piano di crescita, che include obiettivi di crescita personalizzati e avvisi per assisterti con l'esperienza SEO, social, mobile e dei visitatori. Lo strumento ti consente di monitorare le parole chiave e i backlink SEO, tenere traccia delle classifiche e delle modifiche della concorrenza e trovare nuove parole chiave e idee di contenuto. Automatizza anche il monitoraggio del sito web per farti sapere se rileviamo eventuali problemi. Tiene traccia di eventuali problemi relativi a velocità e sicurezza, consegna delle e-mail, cambiamenti nelle classifiche e attività dei tuoi concorrenti. Un'altra grande caratteristica di Diib è che fornisce agli utenti un punteggio di salute giornaliero per controllare lo stato di salute del tuo sito web. Il software utilizza un algoritmo avanzato e tiene conto di 12 metriche per misurare le prestazioni del tuo sito web. Caratteristiche Piano di crescita Classifica delle parole chiave Controllo delle lacune SEO Monitoraggio della concorrenza Monitoraggio del sito web Punteggio di salute giornaliero Prezzo: viene fornito con un piano gratuito; Il piano Pro costa $ 7,99 al mese Ideale per: privati ​​e proprietari di più siti web 7. Outranking Outranking è uno strumento AI SEO che può aiutarti a risolvere i tuoi problemi con il traffico organico e il coinvolgimento. Lo strumento rende la creazione automatica di contenuti semplice e senza problemi e allo stesso tempo indirizza i contenuti organici attraverso l'analisi SERP. Ciò significa che lo strumento esamina i siti di alto livello e utilizza i dati per trovare opportunità che possono aiutarti a posizionarti più in alto. Utilizzando semplicemente i dati della SERP, Outranking può fornirti subito una bozza automatica. È quindi possibile apportare ulteriori modifiche, verifiche dei fatti e riscritture ove necessario. L'outranking rende la SEO una priorità in ogni contenuto generato per il tuo sito, come profili di blog, brief e titoli e campagne omnicanale. Oltre alla funzione Concetti, lo strumento ha un editor di contenuti SEO completo che puoi utilizzare per migliorare il tuo SEO. Puoi facilmente generare meta titoli e meta descrizioni, ottimizzare i tag H2 e H3 e rispondere alle domande "Le persone chiedono anche". Oltre a utilizzare il SEO Content Editor quando scrivi un nuovo pezzo, puoi anche sfruttarlo per aggiornare articoli vecchi o pubblicati. Che tu abbia bisogno di un articolo, un post sui social media, un comunicato stampa o il contenuto di una pagina web, Outranking svolge il lavoro in modo efficiente. È un'opzione a basso costo che potrebbe rivelarsi uno dei migliori strumenti per i creatori di contenuti solisti o per le aziende con team più piccoli. Caratteristiche: Costruttore di contorni Concetti Flussi di lavoro Editor di contenuti SEO Collegamento interno Prezzo: $ 79 per persone, $ 149 per professionisti e $ 219 per uso aziendale Ideale per: PMI o creatori di contenuti freelance solisti 8. Neuron Writer NeuronWriter è uno strumento di ottimizzazione dei contenuti basato sull'intelligenza artificiale che aiuta gli autori di contenuti a elaborare articoli eccellenti e post sui social media che si classificheranno sui motori di ricerca. Uno dei principali punti di forza di questo strumento è il suo AI Writer, che può generare contenuti scritti da AI per una scrittura più efficiente e un'ottimizzazione SEO. NeuronWriter funziona sfruttando i dati sulle SERP di Google, gli approfondimenti sulla concorrenza e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per creare contenuti efficaci correlati alla parola chiave target. Oltre alla funzione AI Writer, c'è il collegamento interno, in cui vengono forniti consigli per i siti correlati, rendendo la creazione di collegamenti e il collegamento interno senza sforzo. Un'altra fantastica funzionalità è l'analisi della concorrenza, in cui lo strumento analizza il contenuto di successo del tuo concorrente per verificare cosa determina le loro classifiche per contenuto. NeuronWriter supporta oltre 170 lingue, ha un sistema di gestione dei documenti e viene fornito con una funzione di pianificazione dei contenuti per campagne di contenuti SEO ben organizzate. Caratteristiche: Scrittore AI Analisi dei concorrenti Pianificatore di contenuti Colonne personalizzate (analisi) Supporto multilingue Prezzo: a partire da 19 EUR mensili fino a 97 EUR Ideale per: operatori di marketing e agenzie Conclusione sui migliori tool SEO con Intelligenza Artificiale Questi tool AI SEO possono fare la differenza tra perdere traffico ed essere nella prima pagina dei risultati su Google ed essere visualizzati dalle persone giuste. Esistono strumenti software SEO gratuiti e a pagamento e ognuno ti consente di ottenere più traffico, sostenere il coinvolgimento e migliorare il tipo di contenuto che potresti offrire al tuo pubblico di nicchia. Al giorno d'oggi, il contenuto è ancora molto critico nel rendere il tuo e-commerce , il tuo marchio di influencer o la tua azienda un'autorità online. Sapere come sfruttare la SEO può aiutarti a diventare un marchio più efficace e ad entrare in sintonia con ciò che il pubblico sta cercando senza impantanarti troppo con noiose attività di ricerca e modifica dei contenuti.

Il mondo del deep learning sta cambiando il modo in cui affrontiamo i problemi di machine learning. Le tecniche di deep learning stanno ottenendo risultati sorprendenti in una vasta gamma di applicazioni, come il riconoscimento del linguaggio naturale, la visione artificiale, la diagnosi medica e molto altro ancora. Tuttavia, l'apprendimento del deep learning può essere una sfida. Con così tante librerie e tecniche disponibili, può essere difficile sapere da dove iniziare. Ma non preoccuparti, perché siamo qui per aiutarti. In questo corso intensivo composto da 9 parti, ti guideremo attraverso il mondo del deep learning utilizzando la potente e facile da usare libreria PyTorch in Python. Questo mini-corso è stato creato per professionisti che hanno già una buona dimestichezza con la programmazione in Python e che conoscono i concetti di base dell'apprendimento automatico. Con questo corso, imparerai a creare e allenare reti neurali profonde per risolvere problemi di machine learning complessi. Con il nostro approccio pratico e mirato, non solo ti forniremo una solida base di conoscenza nel deep learning, ma ti forniremo anche le competenze necessarie per applicare queste tecniche ai tuoi progetti in futuro. Questo post è lungo e utile, quindi potresti volerlo stampare per avere a portata di mano un riferimento durante il tuo percorso di apprendimento. Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo il nostro viaggio nel mondo affascinante e sempre più rilevante del deep learning con PyTorch. Deep Learning con Python e PyTorch - Per chi è ? Prima di immergerti in questo mini-corso, è importante capire se sei nel posto giusto. Ci sono alcune linee guida generali che possono aiutarti a capire se questo corso è adatto alle tue esigenze. Se sei uno sviluppatore che ha familiarità con la scrittura di codice e la configurazione dell'ecosistema Python sulla tua workstation, allora sei sulla strada giusta. Non devi essere un programmatore esperto, ma devi essere a tuo agio nell'installare pacchetti e scrivere script. Se hai una conoscenza di base dell'apprendimento automatico, come la convalida incrociata, alcuni algoritmi e il compromesso tra bias e varianza, allora sei super pronto per questo corso. Non è necessario avere un dottorato di ricerca in apprendimento automatico, ma è importante avere familiarità con i concetti di base e sapere dove trovare ulteriori informazioni. ( Sul nostro portale puoi trovare oltre 500 articoli su tutti i concetti base, basta cercarli ) E' importante notare che questo mini-corso non è un libro di testo sul deep learning. Non coprirà tutti gli aspetti teorici del deep learning, ma piuttosto si concentrerà sulla creazione di reti neurali profonde in PyTorch per risolvere problemi di machine learning complessi. Con questo corso, passerai da uno sviluppatore che sa applicare un po' di machine learning in Python a uno sviluppatore che può ottenere risultati e portare la potenza del deep learning nei tuoi progetti. Quindi, se sei pronto ad affrontare questa sfida e ad acquisire nuove competenze nel campo del deep learning, allora sei nel posto giusto. Preparati a imparare e ad applicare queste tecniche ai tuoi progetti futuri! Questo mini-corso è suddiviso in nove parti, ciascuna delle quali è stata progettata per richiedere circa 30 minuti. Puoi completare ogni parte velocemente o lentamente come preferisci. Un programma comodo può essere quello di completare una lezione al giorno per nove giorni. Altamente raccomandato. Gli argomenti che tratterai nelle prossime 9 lezioni sono i seguenti: Lezione 1 : Introduzione a PyTorch. Lezione 2 : Costruisci il tuo primo modello di Perceptron multistrato Lezione 3 : Addestramento di un modello PyTorch Lezione 4 : Utilizzo di un modello PyTorch per l'inferenza Lezione 5 : Caricamento dei dati da Torchvision Lezione 6 : Utilizzo di PyTorch DataLoader Lezione 7 : Rete Neurale Convoluzionale Lezione 8 : Addestrare un classificatore di immagini Lezione 9 : Allenati con la GPU Sarà molto divertente. Lezione 01: Introduzione a PyTorch Se sei interessato a imparare il deep learning, PyTorch è una libreria che non puoi ignorare. Creata e rilasciata da Facebook, PyTorch è una delle due librerie di deep learning più popolari al mondo, insieme a TensorFlow. PyTorch è una libreria completa che consente di addestrare un modello di deep learning e di eseguirlo in modalità di inferenza. Supporta anche l'utilizzo della GPU per un addestramento e un'inferenza più rapidi. PyTorch è stata completamente riscritta rispetto alla precedente libreria Torch 7, e utilizza espressioni simboliche per i programmi PyTorch. Nella prima lezione, il tuo obiettivo è : Quello di installare PyTorch e acquisire familiarità con la sua sintassi. Puoi facilmente installare PyTorch tramite pip. L'ultima versione disponibile al momento della scrittura è la 2.0. È possibile trovare versioni predefinite di PyTorch per ogni piattaforma, inclusi Windows, Linux e macOS. Una volta che avrai un ambiente Python funzionante, potrai installare PyTorch usando pip per ottenere l'ultima versione disponibile nella tua piattaforma. Oltre a PyTorch, esiste anche la libreria torchvision, comunemente utilizzata in combinazione con PyTorch. Questa libreria fornisce molte funzioni utili per i progetti di visione artificiale, come la trasformazione delle immagini, la creazione di dataset e la visualizzazione dei risultati. Acquisire familiarità con torchvision ti aiuterà a migliorare la tua esperienza di programmazione con PyTorch e ad aumentare la qualità dei tuoi progetti di visione artificiale. sudo pip install torch torchvision #per utenti linux pip install torch torchvision #per utenti windows e mac !pip install torch torchvision #per chi usa google colab Di seguito sono riportati 5 semplici esempi con i commenti. Esempio 1: Calcolo del gradiente import torch # Crea un tensore con requires_grad=True per calcolare il gradiente x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) # Crea un espressione simbolica y = 3*x**2 + 4*x + 1# Calcola il gradiente rispetto a x y.backward() # Stampa il gradienteprint(x.grad) Esempio 2: Moltiplicazione tra matrici import torch # Crea due matrici a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) # Esegue la moltiplicazione tra matrici c = torch.matmul(a, b) # Stampa la matrice risultante print(c) Esempio 3: Calcolo del coseno import torch # Crea un tensore x = torch.tensor(0.5) # Calcola il coseno y = torch.cos(x) # Stampa il risultato print(y) Esempio 4: Funzione di attivazione ReLU import torch.nn.functional as F # Crea un tensore x = torch.tensor([-1.0, 2.0, -3.0]) # Applica la funzione di attivazione ReLU y = F.relu(x) # Stampa il risultatoprint(y) Esempio 5: Ridimensionamento di un tensore import torch # Crea un tensore x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # Ridimensiona il tensore y = torch.reshape(x, (2, 3)) # Stampa il tensore risultante print(y) Ulteriori informazioni su PyTorch nella home page di PyTorch . Il tuo compito Ripeti il ​​codice precedente per assicurarti di aver installato correttamente PyTorch. Puoi anche controllare la tua versione di PyTorch eseguendo le seguenti righe di codice Python: import torch print(torch.__version__) Nella prossima lezione utilizzerai PyTorch per creare un modello di rete neurale. Lezione 02: Costruisci il tuo primo modello di Perceptron multistrato Il deep learning riguarda la costruzione di reti neurali su larga scala. La forma più semplice di rete neurale è chiamata modello perceptron multistrato. Gli elementi costitutivi delle reti neurali sono i neuroni artificiali o percettroni. Si tratta di semplici unità computazionali che hanno segnali di ingresso ponderati e producono un segnale di uscita utilizzando una funzione di attivazione. I percettroni sono organizzati in reti. Una fila di percettroni è chiamata strato e una rete può avere più strati. L'architettura dei percettroni nella rete è spesso chiamata topologia di rete. Una volta configurata, la rete neurale deve essere addestrata sul set di dati. L'algoritmo di addestramento classico e ancora preferito per le reti neurali è chiamato discesa del gradiente stocastico. PyTorch ti consente di sviluppare e valutare modelli di deep learning in pochissime righe di codice. Di seguito, il tuo obiettivo è sviluppare la tua prima rete neurale utilizzando PyTorch. Utilizza un set di dati di classificazione binaria standard (a due classi) dall'UCI Machine Learning Repository, come il set di dati Pima Indians . Per semplificare le cose, il modello di rete è costituito da pochi strati di percettroni completamente connessi . In questo particolare modello, il set di dati ha 12 input o predittori. l'output è un singolo valore di 0 o 1. Pertanto, il modello di rete dovrebbe avere 12 input (al primo livello) e 1 output (all'ultimo livello). Il tuo primo modello sarebbe costruito come segue: import torch.nn as nn # definisci il numero di input e di output n_input = 12 n_output = 1 # definisci la tua rete model = nn.Sequential( nn.Linear(n_input, 10), # primo livello con 10 neuroni nn.ReLU(), # funzione di attivazione nn.Linear(10, 5), # secondo livello con 5 neuroni nn.ReLU(), # funzione di attivazione nn.Linear(5, n_output), # output layer nn.Sigmoid() # funzione di attivazione per produrre l'output 0 o 1 ) Questa è una rete con 3 livelli completamente connessi. Ogni livello viene creato in PyTorch utilizzando la nn.Linear(x, y)sintassi in cui il primo argomento è il numero di input al livello e il secondo è il numero di output. Tra ogni strato viene utilizzata un'attivazione lineare rettificata, ma all'uscita viene applicata l'attivazione sigmoidea in modo tale che il valore di uscita sia compreso tra 0 e 1. Questa è una rete tipica. Un modello di deep learning consiste nell'avere molti di questi livelli in un modello. Il tuo compito Ripetere il codice precedente e osservare l'output del modello stampato. Prova ad aggiungere un altro livello che emette 20 valori dopo il primo livello lineare sopra. Cosa dovresti cambiare alla linea di nn.Linear(12, 10) per accogliere questa aggiunta? Nella prossima lezione, vedrai come addestrare questo modello. Lezione 03: Addestramento di un modello PyTorch Costruire una rete neurale in PyTorch non dice come addestrare il modello per un particolare lavoro. In effetti, ci sono molte variazioni in questo aspetto come descritto dagli iperparametri . In PyTorch, o in tutti i modelli di deep learning in generale, devi decidere quanto segue su come addestrare un modello: Qual è il set di dati, in particolare l'aspetto dell'input e dell'obiettivo Qual è la funzione di perdita per valutare la bontà di adattamento del modello ai dati Qual è l'algoritmo di ottimizzazione per addestrare il modello e i parametri dell'algoritmo di ottimizzazione come la velocità di apprendimento e il numero di iterazioni da addestrare Nella lezione precedente, viene utilizzato il set di dati Pima Indian e tutti gli input sono numeri. Questo sarebbe il caso più semplice in quanto non è necessario eseguire alcuna preelaborazione dei dati poiché le reti neurali possono gestire facilmente i numeri. Poiché si tratta di un problema di classificazione binaria, la funzione di perdita dovrebbe essere entropia incrociata binaria. Significa che l'obiettivo dell'output del modello è 0 o 1 per il risultato della classificazione. Ma in realtà il modello può produrre qualsiasi cosa nel mezzo. Più è vicino al valore target, meglio è (cioè minore perdita ). La discesa del gradiente è l'algoritmo per ottimizzare le reti neurali. Esistono molte varianti di discesa in pendenza e Adam è una delle più utilizzate. Implementando quanto sopra, unitamente al modello costruito nella lezione precedente, si riporta di seguito il codice del processo formativo. Scarica il dataset : Copia il codice e leggi la spiegazione: import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim dataset = np.loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=',') X = dataset[:,0:8] y = dataset[:,8] X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32) y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32).reshape(-1, 1) loss_fn = nn.BCELoss() # binary cross-entropy optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) n_epochs = 100 batch_size = 10 for epoch in range(n_epochs): for i in range(0, len(X), batch_size): Xbatch = X[i:i+batch_size] y_pred = model(Xbatch) ybatch = y[i:i+batch_size] loss = loss_fn(y_pred, ybatch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f'Finita epoch {epoch}, Ultimo loss {loss}') Questo codice riguarda l'addestramento di una rete neurale binaria (che predice una variabile binaria) su un dataset chiamato "pima-indians-diabetes". Ecco una spiegazione dettagliata del codice: Importazione delle librerie di Python necessarie: numpy viene utilizzato per caricare il dataset dal file CSV. torch è la libreria principale di PyTorch per il deep learning. torch.nn è un modulo di PyTorch che fornisce le funzioni e i blocchi per la creazione di reti neurali. torch.optim è un modulo di PyTorch che fornisce gli ottimizzatori per la discesa del gradiente. Caricamento del dataset: Il dataset viene caricato utilizzando la funzione np.loadtxt() dal file CSV "pima-indians-diabetes.csv". I primi 8 attributi delle righe vengono estratti e utilizzati come variabili di input (X), mentre l'ultimo attributo viene utilizzato come variabile di output (y). Conversione dei dati in tensori PyTorch: I dati X e y vengono convertiti in tensori PyTorch utilizzando la classe torch.tensor(). La conversione viene effettuata in modo da poter essere utilizzata dalla libreria PyTorch. Definizione della funzione di perdita e dell'ottimizzatore: La funzione di perdita utilizzata è nn.BCELoss() che è la funzione di perdita della binary cross-entropy, utilizzata quando la variabile di output è binaria. L'ottimizzatore utilizzato è optim.Adam() che è un ottimizzatore per la discesa del gradiente stocastico. Addestramento del modello: n_epochs rappresenta il numero di volte che il modello viene addestrato sull'intero dataset. batch_size rappresenta la dimensione del batch che verrà passato alla rete neurale ad ogni iterazione. All'interno del ciclo for per ciascuna epoca, viene utilizzato un ciclo for per iterare attraverso i batch di dati. Vengono creati i batch di dati utilizzando la sintassi "X[i:i+batch_size]". La rete neurale viene utilizzata per produrre le predizioni y_pred sui batch di dati. La funzione di perdita viene calcolata tra le predizioni y_pred e i dati di output ybatch. L'ottimizzatore viene azzerato con optimizer.zero_grad() per cancellare tutti i gradienti della funzione di perdita prima del calcolo dei nuovi gradienti. Il gradiente viene calcolato chiamando loss.backward(). L'ottimizzatore viene chiamato per aggiornare i pesi del modello con optimizer.step(). L'ultima riga viene stampata per mostrare il numero di epoche e l'ultima perdita registrata durante l'addestramento. Il ciclo for sopra serve per ottenere un batch di dati e inserirli nel modello. Quindi osserva l'output del modello e calcola la funzione di perdita. In base alla funzione di perdita, l'ottimizzatore ottimizzerà il modello per un passaggio, in modo che possa corrispondere meglio ai dati di addestramento. Dopo una serie di passaggi di aggiornamento, il modello dovrebbe essere sufficientemente vicino ai dati di addestramento da poter prevedere l'obiettivo con elevata precisione. Il tuo compito Esegui il ciclo di allenamento sopra e osserva come la perdita diminuisce man mano che il ciclo di allenamento procede. Nella prossima lezione, vedrai come usare il modello addestrato. Lezione 04: Utilizzo di un modello PyTorch per l'inferenza Un modello di rete neurale addestrato è un modello che ricorda come l'input e il target sono correlati. Quindi, questo modello può prevedere l'obiettivo dato un altro input. In PyTorch, un modello addestrato può comportarsi proprio come una funzione. Supponi di aver addestrato il modello nella lezione precedente, puoi semplicemente usarlo come segue: i = 5 X_sample = X[i:i+1] y_pred = model(X_sample) print(f"{X_sample[0]} -> {y_pred[0]}") Ma in realtà, il modo migliore per eseguire l'inferenza è il seguente: i = 5 X_sample = X[i:i+1] model.eval() with torch.no_grad(): y_pred = model(X_sample) print(f"{X_sample[0]} -> {y_pred[0]}") Alcuni modelli si comporteranno in modo diverso tra addestramento e inferenza. La linea di model.eval() è segnalare al modello che l'intenzione è di eseguire il modello per l'inferenza. La linea with torch.no_grad() è creare un contesto per l'esecuzione del modello, in modo tale che PyTorch sappia che il calcolo del gradiente non è necessario. Questo può consumare meno risorse. Questo è anche il modo in cui puoi valutare il modello. Il modello emette un valore sigmoid, che è compreso tra 0 e 1. È possibile interpretare il valore arrotondando il valore all'intero più vicino (ad esempio, etichetta booleana). Confrontando la frequenza con cui la previsione dopo l'arrotondamento corrisponde all'obiettivo, è possibile assegnare una percentuale di accuratezza al modello, come segue: model.eval() with torch.no_grad(): y_pred = model(X) accuracy = (y_pred.round() == y).float().mean() print(f"Accuracy {accuracy}") Il tuo compito Esegui il codice sopra e vedi qual è la precisione che ottieni. Dovresti raggiungere circa il 75%. Lezione 05: Caricamento dei dati da Torchvision Torchvision è una libreria sorella di PyTorch. In questa libreria sono presenti funzioni specializzate per l'immagine e la visione artificiale. Come puoi aspettarti, ci sono funzioni per aiutarti a leggere le immagini o regolare il contrasto. Ma probabilmente la cosa più importante è fornire un'interfaccia semplice per ottenere alcuni set di dati di immagini. Nella prossima lezione creerai un modello di deep learning per classificare le immagini di piccole dimensioni. Questo è un modello che consente al tuo computer di vedere cosa c'è su un'immagine. Come hai visto nelle lezioni precedenti, è importante disporre del set di dati per addestrare il modello. Il set di dati che utilizzerai è CIFAR-10. È un set di dati di 10 oggetti diversi. Esiste anche un set di dati più ampio chiamato CIFAR-100. Il set di dati CIFAR-10 può essere scaricato da Internet. Ma se hai installato torchvision, devi solo fare quanto segue: import matplotlib.pyplot as plt import torchvision trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True) fig, ax = plt.subplots(4, 6, sharex=True, sharey=True, figsize=(12,8)) for i in range(0, 24): row, col = i//6, i%6 ax[row][col].imshow(trainset.data[i]) plt.show() La funzione torchvision.datasets.CIFAR10 consente di scaricare il set di dati CIFAR-10 in una directory locale. Il dataset è suddiviso in training set e test set. Pertanto le due righe sopra servono per ottenerle entrambe. Quindi si tracciano le prime 24 immagini dal set di dati scaricato. Ogni immagine nel set di dati è un'immagine di 32 × 32 pixel di uno dei seguenti elementi: aeroplano, automobile, uccello, gatto, cervo, cane, rana, cavallo, nave o camion. Il tuo compito Sulla base del codice sopra, riesci a trovare un modo per contare quante immagini in totale nel set di allenamento e nel set di test, rispettivamente? Nella prossima lezione imparerai come usare PyTorch DataLoader. Lezione 06: Utilizzo di PyTorch DataLoader L'immagine CIFAR-10 della lezione precedente è effettivamente nel formato dell'array numpy. Ma per il consumo da parte di un modello PyTorch, deve essere nei tensori PyTorch. Non è difficile convertire un array numpy in tensore PyTorch, ma nel ciclo di addestramento è comunque necessario dividere il set di dati in batch. il DataLoader può aiutarti a rendere questo processo più fluido. Tornando al set di dati CIFAR-10 come caricato nella lezione precedente, puoi fare quanto segue: import matplotlib.pyplot as plt import torchvision import torch from torchvision.datasets import CIFAR10 transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()]) trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) batch_size = 24 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=True) fig, ax = plt.subplots(4, 6, sharex=True, sharey=True, figsize=(12,8)) for images, labels in trainloader: for i in range(batch_size): row, col = i//6, i%6 ax[row][col].imshow(images[i].numpy().transpose([1,2,0])) break # take only the first batch plt.show() In questo codice, trainsetviene creato con transformargomento in modo che i dati vengano convertiti in tensore PyTorch quando vengono estratti. Questo viene eseguito nelle righe DataLoader che lo seguono. L'oggetto DataLoader è un iterabile Python, di cui è possibile estrarre l'input (che sono immagini) e il target (che sono etichette di classi intere). In questo caso, si imposta la dimensione del batch su 24 e si esegue l'iterazione per il primo batch. Quindi mostri ogni immagine nel batch. Il tuo compito Esegui il codice sopra e confrontalo con l'output di matplotlib che hai generato nella lezione precedente. Dovresti vedere che l'output è diverso. Perché? Un argomento nelle linee DataLoader ha causato la differenza. Riesci a identificare quale? Nella prossima lezione imparerai come costruire un modello di deep learning per classificare le immagini dal set di dati CIFAR-10. Lezione 07: Rete Neurale Convoluzionale Le immagini sono strutture 2D. Puoi convertirli facilmente in vettori 1D appiattendoli e creando un modello di rete neurale per classificarli. Ma è noto che preservare la struttura 2D sarebbe più appropriato perché la classificazione riguarda cosa c'è nell'immagine, che è invariante alla traduzione . Il modo standard per l'elaborazione delle immagini della rete neurale consiste nell'utilizzare i livelli convoluzionali. Una rete neurale che utilizza livelli convoluzionali è chiamata rete neurale convoluzionale. Un esempio è il seguente: import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=(3,3), stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.3), nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=(3,3), stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)), nn.Flatten(), nn.Linear(8192, 512), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(512, 10) ) print(model) In quanto sopra, abbiamo usato livelli Conv2di più volte, così come l'attivazione ReLU. Gli strati convoluzionali devono apprendere ed estrarre le caratteristiche dall'immagine. Più livelli convoluzionali aggiungi, la rete può apprendere più funzionalità di alto livello. Alla fine, useresti un livello di raggruppamento ( sopra MaxPool2d) per raggruppare le caratteristiche estratte, appiattirle in un vettore, quindi passarle a una rete di perceptron multistrato per la classificazione finale. Questa è la solita struttura di un modello di classificazione delle immagini. Il tuo compito Esegui il codice precedente per assicurarti di poter creare correttamente un modello. Non hai specificato la dimensione dell'immagine di input nel modello, ma in effetti è fissata a 32 × 32 pixel in RGB (ovvero, 3 canali di colore). Dove è stato risolto nella rete? Nella prossima lezione, utilizzerai il DataLoader della lezione precedente per addestrare il modello sopra. Lezione 08: Addestra un classificatore di immagini Insieme al DataLoader creato per il set di dati CIFAR-10, puoi addestrare la rete neurale convoluzionale nella lezione precedente con il seguente ciclo di addestramento: import torch.nn as nn import torch.optim as optim loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) n_epochs = 20 for epoch in range(n_epochs): model.train() for inputs, labels in trainloader: y_pred = model(inputs) loss = loss_fn(y_pred, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() acc = 0 count = 0 model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in testloader: y_pred = model(inputs) acc += (torch.argmax(y_pred, 1) == labels).float().sum() count += len(labels) acc /= count print("Epoch %d: model accuracy %.2f%%" % (epoch, acc*100)) L'esecuzione richiederà un po' di tempo e dovresti vedere che il modello prodotto può raggiungere una precisione non inferiore al 70%. Questo modello è una rete di classificazione multiclasse. L'output non è uno, ma molti punteggi, uno per ogni classe. Consideriamo il punteggio più alto, più il modello è sicuro che l'immagine appartenga a una classe. La funzione di perdita utilizzata è quindi l'entropia incrociata , la versione multiclasse dell'entropia incrociata binaria. Nel ciclo di formazione qui sopra, dovresti vedere parecchi elementi che hai imparato nelle lezioni precedenti. Compreso il passaggio dalla modalità di addestramento a quella di inferenza nel modello, utilizzando torch.no_grad()il contesto e il calcolo dell'accuratezza. Il tuo compito Leggi il codice sopra per assicurarti di capire cosa fa. Eseguire questo codice per osservare l'aumento della precisione man mano che l'addestramento procede. Qual è la precisione finale che hai raggiunto? Nella prossima lezione imparerai come utilizzare la GPU per velocizzare l'addestramento dello stesso modello. Lezione 09: Addestrati con la GPU L'addestramento del modello svolto nella lezione precedente dovrebbe richiedere un po' di tempo. Se disponi di una GPU supportata, puoi velocizzare notevolmente l'addestramento. Il modo per utilizzare la GPU in PyTorch è inviare il modello e i dati alla GPU prima dell'esecuzione. Quindi hai la possibilità di restituire il risultato dalla GPU o eseguire direttamente la valutazione nella GPU. Non è difficile modificare il codice della lezione precedente per utilizzare la GPU. Di seguito è riportato ciò che dovrebbe essere fatto: import torch.nn as nn import torch.optim as optim device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) n_epochs = 20 for epoch in range(n_epochs): model.train() for inputs, labels in trainloader: y_pred = model(inputs.to(device)) loss = loss_fn(y_pred, labels.to(device)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() acc = 0 count = 0 model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in testloader: y_pred = model(inputs.to(device)) acc += (torch.argmax(y_pred, 1) == labels.to(device)).float().sum() count += len(labels) acc /= count print("Epoch %d: model accuracy %.2f%%" % (epoch, acc*100)) Le modifiche apportate sono le seguenti: Controlla se la GPU è disponibile e impostala devicedi conseguenza. Quindi il modello viene inviato al dispositivo. Quando l'input (cioè un batch di immagini) viene passato al modello, deve essere prima inviato al dispositivo corrispondente. Poiché anche l'output del modello sarà presente, anche il calcolo della perdita o il calcolo dell'accuratezza dovrebbero avere l'obiettivo inviato prima alla GPU. Il tuo compito Puoi vedere che PyTorch in esecuzione nella CPU e nella GPU sono per lo più gli stessi. Prova a confrontare i due se puoi accedere a una GPU. Quanto più velocemente puoi osservare? Questa è stata l'ultima lezione. Fine! ( Guarda quanto sei arrivato lontano ) L'hai fatta. Ben fatto! Prenditi un momento e guarda indietro a quanto lontano sei arrivato. Hai scoperto PyTorch come libreria di deep learning in Python Hai costruito la tua prima rete neurale utilizzando PyTorch e hai imparato a eseguire la classificazione con una rete neurale Hai appreso i componenti chiave del deep learning, tra cui la funzione di perdita, l'ottimizzatore, il ciclo di addestramento e la valutazione Infine, hai fatto il passo successivo e hai appreso e sviluppato reti neurali convoluzionali per attività di visione artificiale Ti è piaciuto questo corso accelerato? Hai domande? Ci sono stati punti critici? Fateci sapere. Lascia un commento qui sotto.

Il nuovo AI Index Report 2023 dell'Università di Stanford è finalmente disponibile! In questo report aggiornato sono presentate le ultime scoperte emerse nel 2022 riguardo l'intelligenza artificiale (IA), offrendo una panoramica completa su tutte le novità del settore, dalle ricerche alle finanziamenti, fino all'impennata di regolamentazioni sempre più rigide. Cos'è il AI Index Report 2023 ? Il report non tralascia i rischi e gli aspetti negativi dell'IA, come accade con ogni tecnologia, soprattutto alla luce della portata esponenziale dimostrata dall'IA negli ultimi mesi. Lo studio, curato da un comitato interdisciplinare di esperti accademici e dell'industria, offre un'analisi dettagliata dei trend del machine learning e delle tecniche simili, prevalentemente incentrata sul quadro statunitense, che rappresenta il centro nevralgico del settore a livello globale. L'obiettivo dichiarato del report AI Index 2023 è quello di "tracciare, raccogliere, distillare e visualizzare i dati relativi all'intelligenza artificiale". L'Università di Stanford si impegna a fornire dati rigorosamente controllati e di ampia provenienza, in modo che politici, ricercatori, dirigenti, giornalisti e il pubblico in generale possano sviluppare una comprensione più approfondita e sfumata del complesso campo dell'IA. Il report punta a diventare la fonte più autorevole e credibile al mondo per i dati e gli approfondimenti sull'IA, offrendo accesso pubblico a molti dei dati di studio utilizzati. Nonostante la mole di quasi 400 pagine del report, ci sono alcuni passaggi interessanti che meritano di essere menzionati. Se vuoi saperne di più sull'intelligenza artificiale e sui suoi sviluppi, ti invitiamo a leggere il testo completo e a scoprire le sue sezioni più interessanti, adatte a ogni tipo di lettore. Con il nuovo AI Index Report 2023, l'Università di Stanford ci fornisce un'opportunità unica per rimanere aggiornati sul mondo in costante evoluzione dell'IA. Non vuoi leggere il riassunto ? Ecco a te il report completo : Se ti piacciono i grafici ne abbiamo raccolti alcuni molto interessanti a fine articolo ( vai alla fine ) I principali temi del rapporto AI Index 2023 La struttura del report è articolata per macro-argomenti, tra i quali troviamo: Problemi Etici Ricerca e sviluppo Prestazioni tecniche Etica dell'IA Aspetti economici Istruzione Diversità Opinione pubblica Politiche e governance In un elenco riassuntivo dei risultati più importanti (positivi e negativi) del rapporto, vengono presentati i risultati emersi dalla ricerca, che comprende sondaggi, interviste, analisi e altri studi. Ecco cosa è emerso: Problemi Etici , troppi incidenti secondo l' AI INDEX 2023 Il rapporto AI Index 2023 approfondisce nel terzo capitolo il "lato oscuro" dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale, focalizzandosi sulla dimensione etica. L'impatto dell'uso di queste tecnologie sul piano etico è sempre stato un tema di discussione, tuttavia, oggi, con l'affermarsi dell'AI e delle sue grandi potenzialità, diventa sempre più evidente a livello globale. Il grafico seguente mostra lo stato degli incidenti e delle controversie legati all'uso dell'AI tra il 2016 e il 2022. Il rapporto sottolinea la necessità di affrontare questi problemi etici con la massima serietà per garantire un utilizzo responsabile dell'intelligenza artificiale. Il rapporto sottolinea i seguenti aspetti etici da prendere in considerazione tra i tanti: • La creazione di modelli di grandi dimensioni addestrati su dati proprietari che risultano spesso viziati da bias e distorsioni insiti negli stessi dataset. Tuttavia, si spera che questi problemi possano essere ridotti in parte attraverso tecniche di ottimizzazione delle istruzioni utilizzate per l'addestramento dei modelli. • I modelli "generativi" di AI, che producono contenuti artificiali come i noti ChatGPT, DALL-E e Midjourney, sono ormai diffusi tra il pubblico, ma portano con sé specifici problemi etici che possono avere effetti negativi sulla società. Il rapporto sottolinea la necessità di mitigare questi rischi, soprattutto considerando che i possibili scenari di attacco in questo ambito sono difficili da prevedere. • L'analisi dei modelli linguistici, che utilizzano tecniche statistiche e probabilistiche per generare e comprendere testi, dimostra che esiste una correlazione tra prestazioni ed equità, ma "equità e bias possono essere in contrasto". Ciò significa che i modelli che hanno risultati migliori in termini di equità tendono ad avere maggiori pregiudizi di genere. • La verifica automatizzata delle notizie (fact-checking) tramite elaborazione del linguaggio naturale non è ancora affidabile, poiché i giudizi dei modelli AI si basano spesso su "prove" che non resistono a una verifica umana. Ricerca e sviluppo AI Index 2023 Il settore privato dell’AI ha preso il sopravvento sul mondo accademico nella produzione dei modelli di machine learning più significativi; dal 2014 si è notata questa inversione di tendenza, arrivando al 2022 in cui si sono registrati più di trenta significativi modelli di apprendimento automatico prodotti dal settore privato, rispetto ai soli tre realizzati dal mondo accademico. La creazione di sistemi di intelligenza artificiale all’avanguardia richiede sempre più grandi quantità di dati (i c.d. “big data“), potenza di calcolo e investimenti, tutte risorse prevalenti nel settore privato. Questa crescente presenza del settore privato nell'AI ha portato a una maggiore rapidità nello sviluppo di tecnologie avanzate, ma ha anche sollevato preoccupazioni sul controllo del monopolio del mercato e sulla trasparenza delle tecnologie utilizzate. Prestazioni tecniche AI Index 2023 L’AI continua a mostrare – misurati sull’anno – progressi marginali sui “benchmark” tecnici tradizionali, però nuove suite di benchmarking, più complete, stanno emergendo, per avere un quadro più preciso degli effettivi miglioramenti tecnici. Questi progressi tecnici sono spesso il risultato di grandi quantità di dati utilizzati per allenare i modelli di apprendimento automatico, ma anche di nuove tecniche di apprendimento profondo e di hardware di elaborazione più potenti. Nonostante i progressi ottenuti, l'AI non è ancora in grado di risolvere completamente alcune delle sfide più complesse del nostro tempo. Etica dell'IA AI Index 2023 L’AI può avere impatti ambientali negativi, tuttavia nuovi modelli di machine learning possono essere utilizzati per ottimizzarne l’impatto energetico. Secondo alcuni studi ad es. l’addestramento di un modello può comportare l’emissione di 25 volte più carbonio di quello impiegato da un singolo passeggero, in aereo, per un viaggio di sola andata da New York a San Francisco. La crescente domanda di energia necessaria per alimentare i server di elaborazione dati e le infrastrutture di rete per l'AI sta aumentando il consumo di energia globale. Ci sono anche esempi di come l'AI può essere utilizzata per ridurre l'impatto ambientale in altri settori, come l'agricoltura e la gestione delle risorse naturali, migliorando la sostenibilità a lungo termine del nostro pianeta. Aspetti economici AI Index 2023 L’AI sta accelerando rapidamente il progresso scientifico. Ne è dimostrazione il suo utilizzo negli studi sulla fusione dell’idrogeno, per generare nuovi anticorpi, ecc. L'AI sta rivoluzionando la ricerca scientifica attraverso l'elaborazione di grandi quantità di dati e la generazione di modelli avanzati per l'analisi e la predizione dei risultati. Istruzione AI Index 2023 La domanda di competenze legate all'AI sta crescendo rapidamente in tutto il mondo e sta colpendo ogni settore industriale che coinvolga dati. Gli Stati Uniti sono stati il primo paese ad adottare questa tecnologia e ora è alla ricerca di più professionisti dell'AI. Secondo il World Economic Forum, si prevede che la domanda di competenze legate all'AI aumenterà in modo significativo in tutto il mondo nel prossimo decennio, in particolare per i professionisti che hanno competenze tecniche e capacità di leadership. L'AI ha il potenziale di creare nuove opportunità di lavoro in diversi settori, tra cui la sanità, il commercio, la finanza e l'istruzione. Calo di Investimenti AI Index 2023 Nonostante il calo degli investimenti privati del settore in calo di circa il 26% e del numero di nuove società dedicate all'AI nel 2022, se considerati nell'arco di un decennio, gli investimenti nell'AI sono aumentati in modo significativo. Nel 2022, la quantità di investimenti privati nell'AI è stata 18 volte maggiore rispetto al 2013. Il settore privato dell'AI ha preso il sopravvento sul mondo accademico nella produzione dei modelli di machine learning più significativi. La creazione di sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia richiede sempre più grandi quantità di dati, potenza di calcolo e investimenti, tutte risorse prevalenti nel settore privato. Politiche e governance AI Index 2023 L'interesse politico per l'AI e la sua regolamentazione sono in aumento su scala globale. Ci sono preoccupazioni riguardo all'impatto dell'AI sull'occupazione e sulla sicurezza informatica, oltre alle questioni etiche legate all'uso dell'AI. I governi stanno cercando di trovare un equilibrio tra la promozione dell'innovazione nell'AI e la tutela dei cittadini dagli eventuali effetti negativi. Alcuni paesi, come la Cina, stanno investendo massicciamente nell'AI e stanno cercando di diventare leader nel settore, mentre altri paesi, come gli Stati Uniti e l'Unione Europea, stanno cercando di regolamentare l'AI per garantire un utilizzo etico e sicuro. GRAFICI INTERESSANTI DEL RAPPORTO IA INDEX In conclusione, il report AI Index 2023 mette in luce l'importanza di considerare gli aspetti etici dell'utilizzo delle tecnologie AI, soprattutto alla luce delle grandi capacità dimostrate da queste ultime. Sono molti i punti di attenzione da considerare, come i modelli di grandi dimensioni addestrati su dati proprietari che possono essere viziati da bias e distorsioni insiti nei dataset, o i modelli generativi di AI che possono produrre effetti nefasti a livello sociale. Se l'articolo ti è piaciuto condividolo e supportaci :)