I modelli LLM (Large Language Model - Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni) sono una categoria di modelli di intelligenza artificiale progettati per comprendere, generare e lavorare con il linguaggio naturale su vasta scala. Questi modelli sono addestrati su enormi dataset di testo raccolti da una vasta gamma di fonti per apprendere le strutture linguistiche, il contesto, la semantica, la grammatica e le sfumature del linguaggio umano.

Questo li rende particolarmente efficaci per compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Gli LLM possono comprendere il testo in modo avanzato, consentendo loro di rispondere a domande, riassumere documenti, tradurre lingue e molto altro.

Sono capaci di produrre testo coerente e contestualmente rilevante, che può variare da risposte a domande specifiche a creazione di contenuti.

SISTAAR AI coordina l'interazione tra tutte le componenti di intelligenza artificiale:

OpenAI API REST https + Auth Token: Interfaccia per la programmazione delle applicazioni che consente la comunicazione con i servizi di OpenAI attraverso il protocollo sicuro HTTPS, utilizzando un token di autenticazione per garantire la sicurezza e l'accesso autorizzato.

Prompt and Context: Meccanismo attraverso il quale gli utenti forniscono un input testuale (prompt) all'IA, insieme a un contesto opzionale, per guidare la generazione di risposte o contenuti specifici in linea con le esigenze dell'utente.

Data Integration: Processo di combinazione di dati provenienti da diverse fonti (come ERP, CRM, e-commerce, ecc.) in un unico sistema o applicazione, per consentire un'analisi unificata e l'accesso attraverso soluzioni di intelligenza artificiale.

Memory: Capacità del sistema di memorizzare informazioni o contesti di conversazione precedenti, permettendo all'IA di fornire risposte più coerenti e personalizzate nel tempo.

RAG ed Embeddings: Retriever-Generator (RAG) combina la ricerca di informazioni (retrieval) con la generazione di testo per rispondere a domande o eseguire compiti basati su un vasto corpus di testo. Gli embeddings sono rappresentazioni vettoriali di testo che facilitano questa ricerca e comprensione del linguaggio naturale.

Vector Database Search: Tecnica che utilizza database ottimizzati per la ricerca vettoriale per trovare rapidamente le informazioni più rilevanti in grandi set di dati, basandosi sulla similarità semantica piuttosto che sulla corrispondenza esatta.

Chunking: Metodo di suddivisione di testi lunghi o complessi in parti più piccole (chunks) per migliorare l'elaborazione, la comprensione e la generazione di risposte da parte dell'intelligenza artificiale.

LLM Integration: Integrazione dei Large Language Models (come GPT) nelle applicazioni software, per sfruttare le loro avanzate capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale in vari compiti, come la risposta a domande, la creazione di contenuti e altro.

UI Integration: Implementazione di interfacce utente che facilitano l'interazione tra gli utenti e le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, come chatbot o assistenti virtuali, rendendo l'esperienza più intuitiva e accessibile.