AI Privata con LLM Open Source: Implementazione Locale, RAG e Agenti

Sei preoccupato per la privacy dei dati, la censura o i costi ricorrenti dei servizi AI basati su cloud? Il passaggio a modelli linguistici di grandi dimensioni open source ti consente di eseguire potenti sistemi AI interamente sul tuo hardware locale. In questo corso basato su testo, imparerai come configurare, personalizzare ed eseguire modelli AI sicuri e privati. Progredirai dalla comprensione delle differenze fondamentali tra modelli aperti e chiusi alla costruzione di applicazioni AI avanzate e consapevoli del contesto utilizzando dati locali. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dei modelli linguistici open source e come selezionare il modello giusto per il tuo hardware. - Configurare ed eseguire modelli localmente utilizzando strumenti come LM Studio e Hugging Face. - Applicare tecniche di prompt engineering adattate specificamente per architetture open source. - Costruire pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per interrogare i tuoi documenti privati in modo sicuro. - Integrare database vettoriali e orchestrare agenti AI utilizzando LangChain. - Implementare il function calling per connettere i tuoi modelli locali a strumenti e API esterni. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i requisiti hardware, guidandoti passo dopo passo attraverso l'installazione locale, la configurazione del modello e la costruzione di flussi di lavoro AI pratici e privati. Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori e sostenitori della privacy che desiderano eseguire l'AI localmente, senza alcuna esperienza precedente in machine learning richiesta. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere dell'intelligenza artificiale sicura, indipendente e non censurata.