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Il prompt non basta: i quattro “bricks” del context engineering contro le allucinazioni RAG
La maggior parte delle “allucinazioni” RAG non nasce dal modello, ma da un brick a monte che gli…
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Orchestrazione agentica: il problema è il deployment, non la piattaforma
Una survey VentureBeat su 101 aziende mostra un divario netto tra ambizione e realtà: le piattaforme di orchestrazione…
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Bolletta AI: la fatturazione a token fa ripensare i deployment enterprise
Il passaggio dal flat-fee alla fatturazione a consumo sta spingendo i dirigenti a rivedere gli investimenti in AI.…
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Loop engineering per il RAG: il piccolo ciclo che precede il retrieval
Il «loop engineering» applicato al RAG: un singolo turno di chiarimento nel question parsing per riempire uno schema…
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Fine-tuning di Qwen3 con LoRA usando NVIDIA NeMo AutoModel su una singola GPU
Un workflow completo su Google Colab per il fine-tuning parameter-efficient di Qwen3-0.6B con LoRA tramite NeMo AutoModel, dallo…
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Costruire un’architettura RAG: perché conviene un repository intermedio
Come combinare i dati aziendali con un foundation model tramite RAG, e perché far atterrare i dati in…
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Google Cloud: un memory agent che sostituisce RAG con la consolidation continua
Google Cloud pubblica come open source un memory agent che scrive memoria strutturata in SQLite senza vector DB…
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KDnuggets Weekly Roundup: cosa leggere dalla settimana del 13 luglio 2026
La rassegna settimanale di KDnuggets mette insieme registry pattern in Python, riduzione di latenza e costi degli LLM,…
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Kimi K3, DeepSeek V4 Pro e GLM-5.2: tre MoE open a confronto tra benchmark e costi
Confronto tra Kimi K3, DeepSeek V4 Pro e GLM-5.2: capacità, licenze e costi di serving dei tre MoE…
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FivetranChat: costruire un chatbot RAG interno con strumenti off-the-shelf
Come Fivetran ha messo in produzione un chatbot interno basato su architettura RAG, appoggiandosi ai servizi AI nativi…