Riduci i costi degli LLM del 80% con un'ottimizzazione intelligente dei token
L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.
Costruisci server MCP per assistenti AI con esempi in Python
Il Model Context Protocol (MCP) sta rivoluzionando il modo in cui gli assistenti AI interagiscono con le fonti di dati esterne e gli strumenti. In questa guida, esploreremo come costruire server MCP in Python, con esempi focalizzati sulle capacità di ricerca web e scraping.
Disponibilità, prezzi al dettaglio in sei paesi e confronto con Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark è reale, in vendita il 15 ottobre 2025, e rivolto agli sviluppatori CUDA che necessitano di lavori locali su LLM con un NVIDIA AI stack integrato. Prezzo MSRP USA $3.999; il prezzo al dettaglio in UK/DE/JP è più alto a causa dell’IVA e dei canali. I prezzi indicativi pubblici in AUD/KRW non sono ancora ampiamente disponibili.
Integra Ollama con Go: guida all'SDK, esempi e migliori pratiche per la produzione.
Questo documento fornisce un overview completo dei disponibili Go SDKs per Ollama e confronta i loro set di funzionalità.
Confronto della velocità, dei parametri e delle prestazioni di questi due modelli
Ecco un confronto tra Qwen3:30b e GPT-OSS:20b
che si concentra su seguire le istruzioni e sulle prestazioni, specifiche e velocità:
+ Esempi Specifici Utilizzando LLMs Pensanti
In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.
Non molto bello.
Ollama’s GPT-OSS models presentano problemi ricorrenti nel gestire l’output strutturato, specialmente quando utilizzati con framework come LangChain, OpenAI SDK, vllm e altri.
API leggermente diverse richiedono un approccio speciale.
Ecco un confronto a fianco a fianco del supporto per output strutturato (ottenere un JSON affidabile) tra i principali fornitori di LLM, più esempi minimi in Python
Un paio di modi per ottenere un output strutturato da Ollama
Modelli di grandi dimensioni (LLMs) sono potenti, ma in produzione raramente desideriamo paragrafi liberi. Invece, vogliamo dati prevedibili: attributi, fatti o oggetti strutturati che possiamo alimentare in un’app. Questo è LLM Structured Output.
Descrizione, elenco dei comandi e scorciatoie da tastiera
Ecco un aggiornato foglio di riferimento per GitHub Copilot, che copre scorciatoie essenziali, comandi, suggerimenti per l’uso e funzionalità di contesto per Visual Studio Code e Copilot Chat
Articolo dettagliato sulle specifiche e sull'implementazione di MCP in GO
Ecco una descrizione del Model Context Protocol (MCP), note brevi su come implementare un server MCP in Go, inclusa la struttura dei messaggi e le specifiche del protocollo.
L'implementazione di RAG? Ecco alcuni frammenti di codice in Go - 2...
Poiché l’Ollama standard non dispone di un’API di reranking diretta, sarà necessario implementare reranking utilizzando Qwen3 Reranker in GO generando gli embedding per le coppie query-documento e valutandoli.
L'implementazione di RAG? Ecco alcuni snippet di codice in Golang.
Questo piccolo Esempio di codice Go per il rirango è che chiama Ollama per generare embedding per la query e per ogni documento candidato, poi ordinando in ordine discendente per similarità coseno.
LLM per estrarre il testo da HTML...
Nella libreria dei modelli Ollama ci sono modelli in grado di convertire contenuti HTML in Markdown, che è utile per compiti di conversione del contenuto.
Cos'è questa moda dell'AI assistente per la programmazione?
Vibe coding è un approccio alla programmazione guidato dall’AI in cui gli sviluppatori descrivono la funzionalità desiderata in linguaggio naturale, permettendo agli strumenti AI di generare automaticamente il codice.
