Pattern Avanzati: RAG, Agents, Fine-tuning
Architetture sofisticate con AI
📌RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG combina due cose: Retrieval (cercare documenti rilevanti da una knowledge base) + Generation (usare quel contenuto per generare una risposta). Esempio: invece di fare fine-tuning di ChatGPT su 10.000 documenti aziendali, usi RAG: dai a ChatGPT il documento rilevante + il prompt, e lui genera la risposta basato su quell'informazione. È più flessibile e facile da aggiornare. Prima di usare tool sensibili inserisci guardrail, osservabilita e audit trail per limitare rischi operativi. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Agents e tool-use richiedono guardrail e audit trail.
🖼️ Infografica
In arrivoMini infografica con schema e parole chiave della sezione.
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📌AI Agents
- usa uno strumento di ricerca per trovare voli,
- usa uno strumento di pagamento per prenotare,
- invia una conferma email. Non hai dato istruzioni step-by-step — l'agent ha ragionato e agito autonomamente. Prima di usare tool sensibili inserisci guardrail, osservabilita e audit trail per limitare rischi operativi. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Agents e tool-use richiedono guardrail e audit trail.
🖼️ Infografica
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🎯 Punti Chiave
- •RAG = LLM + knowledge base
- •Agents possono usare tool autonomamente
- •Orchestrazione di più modelli = power
- •Chain-of-thought = reasoning migliore
- •Learning outcome: disegnare un flusso RAG/Agent con guardrail essenziali
💬 Discussione in Aula
- •Quali vantaggi ha RAG rispetto al fine-tuning?
- •Quali rischi ci sono nell'dare ad un AI Agent l'accesso a tool reali (email, pagamenti)?
- •Come potremmo verificare che un Agent non abbia fatto errori prima che causa danni?
Media del Capitolo
0/4 prontiGli slot con media reale non sono più placeholder; gli altri restano placeholder finché non carichiamo i file.
🎬 Video
In arrivoSpiegazione visuale del capitolo (8-12 min) con esempi pratici.
Durata target: 8-12 min
Path previsto: media/ch14-advanced-patterns/video.mp4
🎙️ Podcast
In arrivoVersione audio con casi reali, errori comuni e takeaway operativi.
Durata target: 10-15 min
Path previsto: media/ch14-advanced-patterns/podcast.mp3
🖼️ Infografica
In arrivoSintesi visuale: 5 punti chiave, 1 warning, 1 mini framework.
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📄 Risorsa
In arrivoMateriale scaricabile per studio e esercitazione guidata.
Path previsto: media/ch14-advanced-patterns/handout.pdf
💻 Code Snippets
RAG con LangChain (schema semplificato)
python
AI Agent semplice con tool use
python
🧠 Quiz del Capitolo
1. RAG combina?
2. AI agent tipico?
3. Rischio con agent tool?