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Dallo studio distribuito di Gunp Media Production.
Notizie di tecnologia
Questo è Digitalia.
Settimana del 18 maggio 2026 nelle carte ci sono i jolly in
cucina i fuori menù digitali ha gli speciali modelli di linguaggio di
grandi dimensioni e programmazione agentica nel mondo dei beni culturali tra generativa
ontologia archeologia aumentata come si insegna una macchina a capire la cultura
Da Liguria 1 di Sanremo, qui è Franco Solerio.
Dallo studio di Milano, Città Studi, Francesco Facconi. Da Salerno, Rocco Loffredo.
Buongiorno a tutti amici bentornati all'ascolto di Digitalia lo sapete ogni tanto ci
prendiamo una settimana o per impegno o per malattia o cosa ma ci
facciamo un punto di onore di non lasciarvi mai senza la puntata settimanale.
E quindi troviamo degli ospiti speciali e per delle puntate speciali
allora avevamo quest'idea piccola introduzione avevamo questa idea di fare uno
speciale dedicato all'agenti coding poi Max ci ha presentato Rocco che
è un dottorando che lavora nel suo team e ha esperienza
sì di coding agenti ma soprattutto sta studiando come creare
degli agenti AI e in particolare quelli dedicati alla cultura che è un mix
un po' particolare un po' strano e allora ci siamo detti vabbè vediamo se
riusciamo a dare uno sguardo da dentro a questa cosa degli agenti, capire cosa
sono come funziona come come si programmano, eccetera sia nel mondo del coding in
generale, perché lui è un programmatore a tutti gli effetti sia nel
creare proprio dei nuovi agenti e allora ciao Francesco e
benvenuto Rocco Benvenuto grazie grazie mille Allora, prima di tutto
vogliamo una curiosità da com'è lavorare col prof del
Partiamo subito con le domande difficili, le domande scomode noi siamo
inchiesta Lo so che è un uomo di team Massimo è
un grande organizzatore è è un grande capo, diciamo
lavorare con lui è ottima esperienza soprattutto di crescita perché non è banale, soprattutto
ciò che facciamo è lui come ricerca di mantenere sempre facendo da collante con
tutto il team con suo E lui è un uomo, sì è un uomo
di organizzazione, un uomo di squadra, un uomo di team, certo, certamente certamente
Allora abbiamo dato un'occhiata un po' al tuo curriculum a queste cose eccetera, ma
è la prima volta che chiacchieriamo a noi piace di Italia farla così no
come non ci sentiamo mai in settimana per commentare le notizie le commentiamo la
prima volta in trasmissione e anche per gli speciali per cui per noi come
per i nostri ascoltatori, anche per noi sei tutto da scoprire
cosa fai Rocco esattamente?
Allora, faccio il dottorato all'Università degli Studi di
Salerno, come abbiamo già anticipato con Massimo.
I topic principali su cui lavoro sono incentrati sull'intelligenza artificiale, quindi gli LLM,
ultimamente anche con gli agenti AI, che è un mondo in cui praticamente
attualmente ne parlano tutti e dal punto di vista della ricerca
sto iniziando a ritagliare anche il mio piccolo spazio.
Nel tempo libero posso definirmi al di fuori dell'università un
strimpello, chitarre bassi, sono un po' di tutto, sono
diciamo formazione metal mettiamola così che i geek finiscono sempre lì, non si
sa perché forse è una necessità di sfogare l'istinto creativo da qualche parte.
probabile è una delle musiche secondo me più geek perché
è super preciso guarda che non è un caso
quello fatto bene richiede molta nerdaggine, diciamo soprattutto lato sound
perché un orecchio poco allenato, soprattutto nei generi che prediligo
può sentire principalmente rumore bianco però poi se uno incomincia
soprattutto se suona in digitale, quindi con schede audio
DAV dedicate, se inizi a partire con ok proviamo questa cassa apriviamo questo
cono proviamo questo microfono si finisce nel buco della tana Conosciamo la malattia
e non se ne viene più e non se ne viene fuori se
qualcuno ne trovasse un vaccino ci faccia sapere perché non lo vogliamo facci
sapere poi non lo prenderemo non ho detto quello
Allora, quindi tu stai nel tuo dottorando stai lavorando a creare degli
LLM che in qualche modo capiscano la cultura che trasmettano le arti.
Allora
La domanda che ci siamo posti con Massimo all'inizio del dottorato
che da cui poi è partita praticamente il percorso di ricerca
che stiamo intraprendendo è ok noi sappiamo che gli LLM
Attualmente sono nel general Purpose diciamo rispondono bene o male a quasi tutto
bene o male, non lo so dipende quanto vai dentro nel dettaglio ciò
so che ciò che ci eravamo chiesti era ma se questi l'LM quando
rispondono comunque dal punto di vista della sintassi rispondono bene
noi sappiamo che loro si appoggiano su un approccio probabilistico.
Noi sappiamo che un LLM quando genera la sua risposta quello che sta facendo è
indovinare, capire qual è la parola più prova concatenare parole esattamente.
Da qui ci siamo posti Pappagalli stocastici li chiamavamo tempo fa ormai perfetto
da qui ci siamo posti una domanda, ma il fatto che loro siano
così bravi a rispondere rispettino così bene queste regole sintattiche ci ha posto
il seguente quesito, ma invece dal punto di vista semantico
Loro sono molto bravi a rispondere, ma di fatto
quando rispondono capiscono veramente semanticamente appunto cosa stanno dicendo.
Da qui abbiamo iniziato a indagare, siamo posti due domande.
Il percorso di ricerca adesso si incentra sul provare a capire
se dando loro un supporto semantico, quindi integrando conoscenze esterne in
formati strutturati, come ad esempio possono essere le ontologie che possono
essere visto per definizione come una forma strutturata di conoscenza
in cui la semantica è del tutto esplicitata se l'LM con questa
con questo aiuto in cui si danno tipo definizioni gli si esplicitano
legami tra concetti se rispondono meglio o peggio in determinati domini.
Il nostro il laboratorio in cui lavoriamo si chiama
È un centro per i beni per i beni culturali, quindi automaticamente
il dominio su cui stiamo lavorando è quello dei beni culturali.
La domanda è quindi integrando l'LM e ontologie, se le
domande che poniamo su dei domini precisi in quest'ambito dei
beni culturali, se le domande sono migliori o meno.
Se sono migliori vuol dire
o meglio pensiamo che a loro quindi l'aiuto semantico serve e quindi di
base diciamo fanno cilecca se rispondono uguale o se rispondono peggio ci iniziamo
a porre due domande sul dove poi si separa diciamo l'essere umano
da appunto questa intelligenza che in questo questi periodi sta spopolando perché
se arriverà arriviamo a dire che gli LLM capiscono anche la semantica
non so poi noi in quanto esseri umaniamo a che serviamo esattamente
cosa che serviamo Cioè, secondo l'ipotesi è che mettendo insieme
ontologie e agenti stai costruendo qualcosa che ragiona davvero o
che segue meglio le istruzioni ti risponde più a tono?
Sì, diciamo attualmente il campo d'applicazione, il caso d'uso
in cui stiamo lavorando è quello ad esempio del
un motore di ricerca semantico all'interno delle biblioteche moderne antiche, poi
dipende dal dataset che ci forniscono per fare le sperimentazioni.
L'idea di base sarebbe se tu chiedi a un modello prodotto
diciamo pseudo finito, un prototipo, eccetera, eccetera, se cerchi un libro
o un set di libri di un determinato dominio,
Il modello non deve darti in output solamente i titoli o gli
abstract di quei libri che per parole chiave hanno quel concetto che
gli hai definito, ma riescono a capire appunto semanticamente quello che tu
stai chiedendo, ad esempio, un esempio che facciamo quasi sempre
in laboratorio per intenderci sia tra di noi sia chi spieghiamo,
diciamo cosa cerchiamo di fare è Nel caso chiedi a un
bibliotecario, diciamo basato su intelligenza artificiale di darti dei libri.
Che parli della peste nera a Napoli, per esempio, un
argomento molto divertente, molto un esempiogro non abbiamo solamente libri
che hanno esplicitato nel titolo nell'abstract peste nera o
Napoli, eccetera, eccetera, ma si riesca a fare un'inferenza tale per cui
prendendo un libro, facendo collegando i vari puntini, appunto che si possono
notare in una struttura grafo quale può essere l'ontologia, il libro il
modello capisce che in quel libro quel documento o almeno è stato
scritto magari anche in quel periodo e ti dà in output quel
quel prodotto, quel libro questo ad esempio è uno dei casi
su cui stiamo lavorando poi di fatto questo ontologie sono dei
delle serie di dati più strutturati che tu dai impasto
all'M oltre al dataset tradizionale del testo puro, no?
Esattamente esattamente.
Posso aprire una parentesi, scusatemi perché la parola ontologia
penso che sia conosciuta a livello molto superficiale un
po' da tutti quanti e correggimi Franco, però
magari ci dai due parole, ma due di numero per definirci cos'è un'ontologia
perché sappiamo tutti che è una classificazione, ma probabilmente in questo caso
Vale la pena capire meglio.
Allora, come ontologia dovete pensarla come una struttura attualmente,
ma una definizione precisa a caldo no, no, no,
possiamo andare avanti per esempi fra l'altro, se preferisci
Una struttura immaginata ad esempio un grafo in cui abbiamo
questi vari nodi e vari archi, un esempio diciamo che
fa capire immediatamente il nodo libro, il nodo autore.
L'arco has autore e quindi ha l'autore
diciamo questo è un esempio molto semplice, però dovete immaginarvi questa
serie di nodi a cui corrispondono di determinati concetti e gli
archi che legano questi nodi con una particolare diciamo proprietà.
esempio banale che appunto ho appena fatto libro,
autore l'arco autore oppure è stato scritto da
sia da un verso che dall'altro a cui ci aggiungi zona geografica nel quale
è ambientato anno in cui c'è la storia, eccetera eccetera per cui in termini
generici o in termini specifici, cioè tu all'LLM gli dici che questi concetti generici
sono legati oppure per ogni libro nella biblioteca gli dici questo è il titolo
del libro libro questo è l'autore questo è e questi collegamenti glieli dai tu
questo che non capisco sì, diciamo dipende dal tipo di dataset che noi forniamo
al modello, perché in base anche al dataset che ci viene dato
, ovvero il catalogo della biblioteca XY su cui andiamo a lavorare,
Possiamo tanto avere l'associazione banale titolo autore, titolo, data di
pubblicazione, titolo abstract, oppure possiamo andare ad esempio a prendere
l'abstract e possiamo far esplodere il testo, diciamo non strutturato
che è quello dell'abstract, anch'esso in un ramo
in una struttura a grafo.
È un lavoro grosso, quindi costruire questi grafici.
Sì, come io penso come in qualsiasi altro lavoro in cui si si
applica l'intelligenza artificiale, la parte grossa è sempre quella del dataset, quella
La parte appunto di addestramento del modello, anche perché poi
tutta la complessità non solo la complessità sta nella creare
l'ontologia adatta su quel dominio in modo tale che l'LM
la comprenda la sappia analizzare la sappia interpellare anche.
Per la sabbia consultare, scusa la sabbia consultare per estraporre le informazioni ma anche
poi come fargliela diciamo interpellare si può fare un fine tuning conviene un rag
va bene ok però con il rag ad esempio che come vai ad estrapolare
l'ontologia attualmente quella su quello su cui stiamo lavorando è andare a
estrapolare noi le chiamiamo triple, ovvero le associazioni noto noto arcografo tu
fai una domanda il sistema consulta questa ontologia ottiene questo sottografo tra
virgolette in cui ci sono questi legami esplicitati cercando di rimanere coerenti
con la domanda che tu gli poni come utente
e poi l'LM cerca di darti una risposta questo si è dimostrato con i primi lavori
che abbiamo fatto un approccio più efficiente a volte di poco a volte di molto abbiamo
notato che se tu una forma con un aiuto in forma strutturata e non
anziché una forma non strutturata, quale può essere un plain text, un classico documento
Word o PDF Il modello in maniera più concentrata riesce a avere un focus
maggiore su quello che gli stai dando e ti dà una risposta più dettagliata.
Perché se gli dai un testo non strutturato, c'è tutta la parte
di inferenze deve riassumerlo diciamo può prendere iniziative strane può divagare mentre
in queste altre situazioni, quando gli dai proprio il legame, la correlazione
elemento legame elemento diretta lui la vede la capisce e da lì poi
giochi su un po' di prompt engineering vedi un po' gestisci tu un
pochino il prompt finale come deve essere gestito come l'output, eccetera.
Ma in tutto questo, perdonami
i dati sono dati umani, cioè che qualcuno nel corso del tempo ha inserito o
sono cose che è riuscite a ottenere anche dal PDF del libro dalla scansione
Più o meno autorizzata, diciamo.
Allora, se chiedi il catalogo, il catalogo in genere ci
viene fornito stesso da l'ente, diciamo la nel corso degli
anni nel corso degli anni hozzato tutto esattamente esattamente.
In genere quello che verosimilmente otteniamo più spesso
è questo file Excel mostruoso con vari record.
Noi lo convertiamo per quello che riusciamo in ontologia, quindi prendiamo
tutti gli elementi che creiamo i legami tra questi elementi
e poi da lì innanzitutto verifichiamo se l'ontologia è valida, quindi
c'è poi tutto un processo in cui dobbiamo assicurarci che l'ontologia
abbia senso che non ci sia un ambiguità e eccetera.
Successivamente c'è poi tutta la fase di integrazione di
questa ontologia nel framework generale in cui poi l'LM
Perdonami, ma l'ontologia della mia biblioteca.
Non può aiutare in qualche modo anche
la biblioteca di Franco adesso porto esempi.
Certo, allora qui
Sì, però dipende sempre da come l'ontologia è strutturata.
Vi spiego noi per ontologia in genere parliamo dello schema della struttura.
Tu quando vai a realizzare l'ontologia, tu c'hai l'entità autore, ci sta
l'entità libro, definisci l'entità autore eccetera poi tu la vai a popolare
, ovvero crei tanti autori di individui di classe autore
di questi nomi entità di classe libro con questi nomi
la popo appunto e poi da la fornisce se l'ontologia
lo stesso schema che sia la libreria tua o che sia
la libreria di Franco popolate in maniera diversa se lo schema
è lo stesso funziona anche se poi cerchiamo anche di generalizzare
da quest'altro punto di vista in genere particolare quello su cui
sto cercando di lavorare, appunto cercare di prescindere dallo schema dell'ontologia
, quindi oltre a fornirgli l'ontologia gli forniamo come questa è strutturata e poi
se la vede il modello in questo caso l'LLM o meglio ancora la gente
che decide autonomamente se interpellarla con un metodo RAG facendo una query che si
chiama per interrogare le ontologie si usano queste query chiamate query SPARQL
con cui tu vai a chiedere a selezionare come in un database
c'è un select elemento con i vari criteri e tu lo ottieni
Ciò su cui stiamo lavorando attualmente è questo sistema che autonomamente
cerca di scegliere in base alla domanda che l'utente fa, come
interfacciarsi con questa ontologia per estrapolare al meglio l'informazione.
Un esempio da cui diciamo che ci ha fatto
accendere la lampadina per lavorare in questo modo
era appunto il tipo di domanda, come ad esempio Dammi
un elenco di libri che parlano di questo argomento.
Se tu utilizzi un dell'LM classico o un rag classico, se tu gli poni la domanda,
dammi l'elenco di tutti i libri che parlano di XY il rag per come funziona
interrompetemi ovviamente se inizia a dire nomi
che non vi sono familiari, tranquillo.
Il rag per come funziona quello classico, se tu poni al sistema la domanda
dammi tutti i libri che parlano di tot lui non esegue il comando.
Lui ti cerca all'interno dell'ontologia tutte le informazioni, tutti
diciamo le frasi, le triple più simili alla frase
dammi tutti i libri che parlano di questa è una è un come dire,
è un difetto è un problema perché per quello che vogliamo fare qui
abbiamo abbiamo un baco e non riusciamo a uscircene da qui ci
vede l'idea poi di provare quella programmazione agentica, ovvero ok cerchiamo anziché
anziché utilizzare un LLM oppure un semplice codice Python con il retriver
che effettueràerà che l'LM che risponde mettiamoci un agente
che esegue uno step di istruzioni in cui in cui alcuni
sono deterministici e alcuni ha diciamo una potere di scelta.
quindi partiamo dalla domanda domanda.
Tu la gente riceve la domanda dell'utente già da qua capisce, cerca di
capire che tipo di approccio utilizzare per interfacciarsi con l'ontologia, quindi capire se
la domanda possiamo rispondere o tramite rag quindi con l'esempio che
con l'approccio che ho detto precedentemente, ma per cui ci sono alcuni casi,
come ad esempio questo che vi ho appena detto in cui non funziona.
Oppure una semplice ad esempio, una semplice query SPARQL, quindi magari ci
sono domande per cui il rag viene meno rispetto all'approccio classico con
cui si interroga le ontologie, quindi se io gli chiedo
dammi tutti i libri che sono stati scritti a Napoli, tu anziché
eseguire il rag la gente capisce o meglio cerchi di fargli capire
che cerchi di far capire alla gente che deve invece utilizzare l'altro
approccio, ovvero quello di scrivere all'ontologia select all books where location
location io e a Francesco un attimino perché di nuovo sulle definizioni non
sono sicuro che tutti i nostri ascoltatori sappiano che cos'è il rag.
Il rag è una tecnica di recupero delle informazioni
per i modelli linguistici di grandi dimensioni da dati strutturali, cioè è
come se l'azienda che deve cercare i dati della knowledge base di
tutta l'azienda, tutti i progetti, tutte le vendite, tutte le cose che
fa non ha questi dati nel training dataset dell'intelligenza artificiale ma ce
li ha in dei database separati e l'intelligenza artificiale o la gente
Fa una rag, cioè una ricerca aumentata in cui deve andare a trovare esattamente
un dato preciso che c'è nel database e quindi questo limita annulla praticamente le
possibilità di allucinazione mentre se tu gli dessi tutti i dati dell'azienda nella rete
neurale nel dataset di training, lui spesso ti risponde a tono però tu non
puoi essere sicuro se ti ha risposto bene se ti ha risposto giusto se
sei inventato tutto se sei inventato una parte della risposta.
Oltre al fatto che ogni vendita dovresti rifare il completo training del
modello invece i miei dati sono su quel database quando ti chiedo
una fattura, vai sul database fattura e mi tiri giù.
Quindi voi avete lavorate sia su un modello LLM che di cui fate voi il training?
Prendete dei modelli che esistono. Modelli che esistono, i modelli su
cui lavoriamo principalmente sono sempre modelli open source per questioni
diciamo di token se volessimo utilizzare sempre i modelli diciamo
in quelli grossi in cloud, quindi Gemini
Claude, GPT eccetera. Fate fallire l'università, esattamente, sì
praticamente faccio fallire i primi fondi di massimo.
Poi i fondi miei che diciamo sono durerebbero
un giorno e poi dopo quelli dell'università.
infatti diciamo il rug lo vedo molto spesso quando lo spiega a qualcuno lo
vedo sempre lo definisco sempre come il trade off tra il prompt engineering puro
e il fine tuning perché alla fine alla fine della fiera
quello è tu stai facendo un stai mettendo stai ovviando al
problema del fine tuning che la necessità di un expertise
grande sia perché devi mettere devi riaddestrare modelli e dimensioni colossali e anche
lì i fondi di Max se ne vanno esattamente a voglia e anche
lì nel caso un saluto ai fondi di Max in tutto ciò che
ci ascoltano anche ci ascoltano esattamente stanno tremando in questo momento
Un conto è addestrare questi modelli colossali e quindi necessiti di una
potenza hardware non indifferente un expertise non indifferente perché poi magari la
potenza hardware ce l'hai pure però come lo addestri sai come si
addestra, se tu puoi fare un macello rovini tutti i pesi
del modello e non funziona più niente lei è un macello.
Il rug, come abbiamo detto prima, aiuta perché tu tutta la conoscenza ulteriore
che vedere al modello la metti a parte, cioè c'è un secondo protagonista
che è il Retriever che in questo caso a volte è un codice
fatto ad hoc adesso può essere addirittura un agente che come hai detto
prima può scegliere in che modo approcciarsi a questa base di conoscenza esterna.
E quindi sì, diciamo perdonami rimanendo nell'esempio provando a semplificare, ma
correggimi se semplifico troppo io digito in una casella di testo
dimmi tutti i libri che parlano di Napoli del 1800 questa
dice ok vuole capire tramite un LLM un modello
Napoli 1800 quindi userò anzi subentrerà la gente capace di fare la ricerca che
triggerato lanciato da queste parole chiave da questi concetti, anzi che fa la ricerca
restituisce i dati in un formato standard che a quel punto il modello
li condisce e ti restituisce perfetto ottima richiesta esattamente sì esattamente
esattamente Certamente, ormai lavorando con gli LLM con gli agenti individui
anche tu umano i pattern diventi come un killbot però umano
che riesce a riconoscere facilmente se qualcosa è
stato scritto o meno con l'intelligenza artificiale.
Perfetto, alla fine anche noi siamo intelligenze
artificiali, solo che non lo sappiamo.
Non sappiamo chi ha fatto l'artificio non l'abbiamo abbiamo fatto delle ipotesi
abbiamo fatto delle ipotesi ma non sappiamo bene chi ha fatto l'artificio
Certo quali sono i modelli open che utilizzate che vanno per la maggiore?
Sappiamo che Facebook è stato tra i primi meta a dire siamo in ritardo
puntiamo sull'aprire i nostri modelli, però con anche regalando tutto la Cina che è
famosa per l'apertura nelle politiche nel sociale eccetera per cui ha pensato
Non si capisce perché è proprio loro hanno i modelli open anzi lo sappiamo
che sono motivi di competizione eccetera stessi motivi per cui Google da Gemma di
fatto e quindi cosa va per la maggiore adesso nel vostro ambiente?
Attualmente noi utilizziamo, vabbè, Llama è un evergreen, quindi il
3.3 in particolare ultimamente stiamo utilizzando assai anche il modello
open source di OpenAI che si chiama GPT OSS mi pare
fortunatamente abbiamo macchine idonee per poterli caricare perché parliamo di modelli
comunque andiamo sui 100 giga quindi serve comunque un po' di
potenza computazionale per farli girare gira sul mio Raspberry 4
Forse può decollare, fa la missione Artemis 3, Raspberry che ci serve
per far girare una Llama, farla girare bene fra l'altro. Attualmente
modelli piccoli, quello poi alla fine dipende sempre da che tipo di
approccio gli vuoi dare, perché se vogliamo fare se vogliamo parlare di
agenti, quindi in cui c'è un'inferenza pesante in cui devono prendere scelte
e quant'altro con modelli locali nelle tue macchine, io penso che o
ti metti una sfilza di accento in parallelo come GPU
Oppure attualmente abbiamo una sola GPU che è una
6000 con 48 giga di RAM e là se la cavicchia.
Purtroppo modelli già quando arriviamo a 120 miliardi di parametri che è il caso
del modello open source di OpenAI, già lì ad esempio, fa un po' fatica
quindi l'idea è sempre quella di mettere le GPU in parallelo perché
è il modo diciamo tra i 1000 virgolette più economico, perché comunque
devi mettere in parallelo delle G più degne di nota.
E comunque anche quello tutto in locale, tutto l'hardware in lo Esattamente esattamente
se invece però ci sono vari trick tu puoi utilizzare per cercare di
spingere meno il lato il lato hardware, ovvero ad esempio se tu l'LM che
sta a valle del sistema ragg ad esempio che deve solamente rispondere alla domanda
dell'utente e riceve già le informazioni che cui deve appoggiarsi per rispondere
La puoi usare tranquillamente un modello piccolino, perché la c'ha
l'imput c'ha l'istruzione ha il materiale deve solo rispondere deve
solo occupare della parte generazionale della risposta, diciamo.
L un un modello piccolino va bene un modello invece che quello
ad esempio in che deve scegliere invece il come approcciarsi all'ontologia
che deve costruire per bene la query per consultare l'ontologia eccetera
lì conviene un modello diciamo un pochino più importante che capisce
bene l'istruzione, anche perché come ben sappiamo questi questi modelli sono
ben hanno diciamo la chiacchiera facile divagano facilmente se non sono
ben pilotati quindi in contesti in cui ti serve
ti aspetti un output preciso da un modello da un LLM e iniziano a
divagare, ti smarmellano tutto tutta l'organizzazione e ci sono un po' di problemi poi.
Dicevi quante a 100 monti?
Attualmente nessuno abbiamo una 6000 l'ideale sarebbe Max apri il portafoglio per piacere
Allora sto ordinandola giusto io poi Max la metto sulla tua carta sono
13.000 € l'una su Amazon oggi però consegno domani quindi tranquillo.
domani che mi ha risposto un attimo Max è un argomento molto interessante
Perfetto
E vabbè, sperimentazione pura o avete in mente un prodotto, un caso di
utilizzo o un cliente tra virgolette, un utilizzatore che potrebbe essere interessato al
tipo di tecnologia che fate voi oppure a proprio base noi vogliamo pubblicare
e poi saranno gli altri a pensare alle applicazioni specifiche.
Allora, lato
lato integrazione di ontologia, attualmente solo sperimentazione pura.
Un po'' perché mi servono un po' di pubblicazioni per il
dottorato, perché invece c'è la tesi da scrivere, eccetera, eccetera, quindi
comunque ci si sta affondando in sperimentazioni su sperimentazioni per capire
se la cosa funziona o meno e quanto funziona bene
o se funziona male se si può sistemare o meno.
Lato invece agentico in ultimamente ci stiamo comunque addentrando in
Sperimentazioni che potrebbero poi diventare prodotti fruibili all'esterno, anche se attualmente è
una competizione comunque aperta comunque ci stanno molti colossi che stanno lavorando
su questo dalla mattina alla sera ti trovi sempre il nuovo ente
XY che ha questo prodotto basato su programmazione agentica quindi lì non è
banale quello che invece infatti noi cerchiamo di fare è sempre ritagliarci
il nostro piccolino in questo caso ontologie e beni culturali
per dare poi il nostro diciamo il nostro valore aggiunto, seppur di
poco un esempio che fa Max è sempre quella della sfera della
conoscenza in cui tu metti una piccola puntina all'esterno della circonferenza che
poi nel complesso di fatto è nulla, però nel piccolo
hai dato il tuo contributo in quella specifica nicchia
Tra poco ti chiedo come si fa come si prepara la salsiccia,
però dobbiamo ringraziare prima due minuti per ringraziare il nostro sponsor Squarespace
questo episodio di Digitalia è sponsorizzato da Squarespace, la piattaforma all-in-one
per creare la tua presenza online e farla crescere
C'è stato nel momento un momento nella vita di ogni geek in ascolto
siamo sicuri in cui creare un sito web era una forma di esplorazione
un modo per imparare, smanettare e capire come funzionano le cose sotto il
cofano, ma poi il tempo libero si riduce i progetti aumentano i plugin
da aggiornare diventano una scocciatura e lì entra in gioco Squarespace il modo
intelligente elegante e completo per costruire un sito professionale
senza perdere settimane a litigare con i vari sistemi di publishing, le dipendenze e
i DNS con il sistema Blueprint AI di Squarespace bastano pochi clic per generare
una struttura su misura il sistema ti fa alcune domande che tipo di sito
vuoi, lo stile, il tono, la palette di colori e ti propone un design
perfettamente coerente, bello moderno, pronto da rifinire con il drag and drop
Squarespace funziona davvero per ogni tipo di progetto dal portfoglio personale
al blog tecnico fino al servizio online o alla landing page
per un nuovo prodotto se poi offri servizi puoi anche gestire
appuntamenti, vendere consulenze, inviare fatture personalizzate e ricevere pagamenti tutto dal
sito e una volta pubblicato hai tutti gli strumenti per far
crescere il tuo pubblico le newsletter automatizzate il SEO integrato
strumenti per analisi per capire chi ti legge da dove a che
cosa cerca puoi vendere veramente di tutto puoi vendere i corsi puoi
vendere contenuti di ogni tipo tutorial semplicemente costruire la tua base di
follower di clienti o di sostenitori e tutto quanto è sempre fully
managed, cioè non lo gestisci tu niente aggiornamenti niente rischio di rotture
improvvise niente notti insonni perché un'estensione è andata in conflitto dopo l'ultimo
update e se serve supporto c'è l'assistenza 24 ore su 24 sette
giorni su sette che risponde sono persone vere vere esseri umani
non qualunque non da un call center in giro per il mondo, ma
vi rispondono direttamente da un ufficio Squarespace per cui o lo sanno o
lo chiedono nella porta a fianco agli ingegneri che sviluppano il sistema
Provalo, provalo gratuitamente vai su squarespace.com slash digitalia senza la carta di
credito non serve nessun impegno nessuna spesa, nessuna sorpresa quando però sei
pronto a pubblicare usa il codice coupon Digitalia dà il diritto al
10% di sconto sul primo acquisto di un sito o di un
dominio per cui codice coupon Digitalia 10% di sconto grazie a Squarespace
per aver sponsorizzato anche questa puntata di Digitalia
E salsicce esatto esatto vogliamo entrare in cucina
Tu prima parlavi di Python perché immagino appunto che c'è del
codice da scrivere non c'è solo da fare il training di
questi modelli o il post-training o generare queste ontologie e
fornirgliele poi ci vuole qualche cosa che faccia funzionare il tutto.
Ci sarà il cuoco che si occupa appunto di
girare ogni tanto se non si brucia tutto
brucia Ecco tu sviluppavi già era già una tua competenza
prima di iscriverti all'università era una tua era già un
qualche cosa che avevi idea di andare in quella direzione.
Allora, in realtà, no, è stata una è stato un
un piacevole incontro, una piacevole sorpresa in particolare col dottorato,
perché attualmente col dottorato smanetto programmo con LLM agenti eccetera,
però io di formazione sono ingegnere elettronico quindi diciamo
non era molto il mio diciamo non era incentrato proprio sul software esattamente
esattamente infatti ho vari aneddoti più o meno divertenti sul come mi sono
approcciato a a questo mondo in particolare con l'L ad esempio
Con l'LM ad esempio, ho capito la loro potenza quando preso dalla
classica serata in cui tu sbatti su un codice, perché non sai
che come funziona che succede come mai non funziona poi noi sappiamo
che Python in particolare un linguaggio di programmazione molto sporco tra virgolette
viene definito spesso come un linguaggio di programmazione molto sporco.
Desi una sera che non sapevo perché quel codice in particolare non funzionasse lo
dai impasto all'LM, diciamo ma proviamolo anche perché erano i primi tempi, quindi molto
spesso vedevi molte gaffe da parte di questi modelli, quindi c'era un po' di
scetticismo poi tempo un mese, due mesi sono esplosi tutti quanti
Diedi questo codice al modello e mi trovò in tempo record un errore
che era letteralmente una variabile scritta un typ su una variabile che giustamente
tu non noti o Python se ne fotte perché giustamente se dai un
nome a una variabile quello fa tutto lui e quindi continua.
Io avrei potuto perdere tutta la nottata a fare a cercare l'errore non
l'avrei mai trovato e da lì ho incominciato più o meno ad approcciarmi,
capire un pochino come funzionano non solo gli LLM ma anche come poterli
utilizzare implementare in questi framework che sono dovete immaginarli come appunto dei codici
classico codice Python con una pipeline di task che vengono eseguiti, dove poi
a un certo punto fai o tramite chiamate API o tramite l'LM locale
ci sta poi l'intervento dell'LM in fase generazionale che può essere ad esempio
la scrittura di un report che è la cosa più semplice
.
per esempio generare inviare report l'output che si ottiene Oppure nel
caso appunto delle ontologie, se tutta la programmazione Python si occupa
di interrogare, quindi con le librerie specifiche e l'ontologia.
però la query che effettivamente viene mandata
all'ontologia viene generata dall'M dalla gente
Quindi poi dipende sempre di volta in volta
dove quelle dove la gente lo vuoi incastrare.
Per quanto riguarda la programmazione, quindi la
cucina vera e propria di questi agenti
Attualmente in Internet si trova la qualunque tra N8N open clow che
sono adesso sono sulle bocche di tutti per poter realizzare, diciamo in
formato più o meno a chi visivo e chi un po' meno
sistemi basati su agenti hai anche ai meno addetti ai lavori
Io sia per questioni di diciamo appunto ricerca, perché su
quello su cui lavoriamo è più sull'instaurare una metodologia su
fare ricerca sulla metodologia e non su diciamo
Il come utilizzare un prodotto già fatto e finito noi tendiamo a
smanettare la tua codice integrare noi LLM con chiamate ad hoc
all'interno dei nostri codici Python la gente viene strutturato in questo
modo, noi iniziamo col codice programmiamo instanziamo l'LM, noi partiamo sempre
dall'LM perché alla fine la gente diciamo homemade chiamiamolo così
lo possiamo vedere come un LLM a cui fai notare l'esistenza di
determinate funzioni Python o almeno questo è come io li creo.
Quindi c'è l'LLM, dice l'LLM, guarda nel system prompt
oppure in un prompt dedicato guarda io ti faccio
questa domanda ti arriveranno queste tipologie di domande
Hai questi strumenti da usare Hai questi strumenti che da un lato possono essere
nei diciamo nei prodotti che trovi troviamo su Internet come mo viene sempre in
mente N8N possono essere i tool, ovvero il link la Gmail, il GitHub eccetera
che possono essere che sono quindi le chiamate API determinati servizi o con l'MCP
e quant'altro nel caso diciamo a basso livello invece quello che io vedo come
strumento in realtà è un codice Python scritto a ad hoc che dato un
input ottiene in output in questo caso quello che si fa
è dire all'LLM quel modello quella determinata funzione Python uno che
tipologia di ingresso di input prende che tipologia di output dà
è il docstring, ovvero un commento iniziale che si mette
subito dopo la dichiarazione della funzione voi dovete immaginare i meno
ai detti ai lavori che ascoltano una funzione Python ha inizialmente
un iter un'intestazione iniziale che dice il nome della funzione
la tipologia dell'input, la tipologia dell'autooutput.
E poi dopo in genere ci sta subito il codice
della funzione con il return che ti dà l'output.
In genere tra l'intestazione e l'inizio del codice ci sta una parte di un
commento chiamato, non vorrei fare una gaffe, mi pare si chiami docstring
in cui si dice letteralmente quella funzione cosa fa
questa funzione è quella che poi i sistemi di
generazione e la documentazione estraggono per creare Esattamente esattamente.
L'LLM di fatto non vede l'intero codice ma vede che quella
funzione prende questi input prende questi output e legge quel docstring.
Quindi sa che cosa serve esattamente e lì poi
scegli autonomamente in base a quello che gli hai chiesto quale tu
l' utilizzare, quale delle funzioni che tu gli dai a disposizione utilizzare.
Ovviamente non è tutto tutto scritto a mano ci sono
delle librerie che possono aiutare nella realizzazione di questi framework.
Quelli su cui lavoro principalmente su cui ho lavorato
principalmente sono stati agent development kit di Google
e LangGraph che sono è correlato agli amici di Langchain che immagino conosciate
Il primo, quello di Google è un pochino una programmazione più ad
alto livello in cui gli stanzi letteralmente già la gente è pronto
e gli dici cosa deve fare, quindi è più incentrato in parte
al contesto proprio Google, quindi con Google Workspace e quant'altro.
Un po' per la programmazione multiagentica che poi non so se riprenderemo magari dopo
in cui abbiamo più agenti che fanno diversi compiono diversi task e tu, dato
che quella libreria ti permette di instanziare già la gente bella e fatto in
cui devi solamente dire che tu il fare cosa deve fare
li metti insieme e ottieni il tua pipeline. LangGraph invece è quello
che preferisco per i motivi detti sopra ti permette di avere un
approccio un pochino più controllato ti permette di gestire esattamente il framework
Di la pipeline del programma che tu vai a scrivere, quindi magari hai più
libertà ovviamente devi smanettare di più perché devi configurare poi cose un pochino più
sofisticate che ADK di Google non ti fa vedere gesti autonamente ti dà più
libertà esattamente il pro e i contro sempre della programmazione più vai ad alto
livello più non vedi quello che c'è sotto e ti sembra più facile
però poi se vuoi smanettare un po' di più non lo puoi fare quando poi invece
in situazioni di più basso livello è un po' +1 caos all'inizio però una volta che
ci prendi la mano è più libertà e la voli, diciamo che riesci a fare
un po' tutto quindi diciamo bene o male la programmazione gente
che la faccio principalmente con LangGraph quindi immagino un problema cerchiamo
di capire come strutturare facciamo esattamente quello che faccio di solito
è creare realizzarmi un diagramma di flusso in cui mi immagini
task per arrivare all'obiettivo di questo problema di questo progetto
e lì inizio a pensare ok quali di questi blocchi può
essere gestito da un collaboratore virtuale che quindi sarà un agente
hai quale di queste quale di questi punti può essere meglio
Diciamo utilizzato tramite gente che prende un attimo il controllo
della situazione e ti dà già l'output pronto questo
abbiamo ponendoci nell'esempio precedente, ad esempio nella scelta dell'approccio all'ontologia uno poteva
sia fare una caterva di IF in cui si andava a capire
che tipo di intenzione avesse abbia l'utente che vuole interpellare l'ontologia
un conto è avere un agente in cui gli dici guarda tu ricevi in
input una domanda di un utente stabilisci tu che cosa scritto da allora cerca
per autore la funzione cerca search by e primo parametro in nome dell'autore.
Esatto, questo è un punto di partenza poi quando inizi a
prenderci un po' più mano e riesci già a capire se
sono domande di tipo diciamo che fanno più influenza
sul catalogo, quindi appunto domande di ricerca dei titoli
standard, quindi dimmi tutti i libri pubblicati in tot.
Che praticamente come che si potrebbero ottenere tranquillamente anche programmando su Excel
nel catalogo in cui fai un film filter della colonna anno.
Un conto invece ad esempio, come
abbiamo detto prima, l'inferenza semantica, quindi
di tutti i libri che parlano di questo di questo tema e qui
la gente può intervenire, diciamo andando a interpellare l'ontologia o più approcci uno
piuttosto che con un altro, un approccio combinato, fare ricerca su internet.
Infatti, diciamo attualmente, io penso che il la distanza tra LLM agente si
sta andando ad assottigliare sempre di più, perché noi diciamo la differenza sostanziale
che in genere si dà per far capire quando è che si sta
parlando di LLM e quando è che si sta parlando di agente
un esempio che mi piace sempre fare, ad esempio è quello bisogna vedere l'LLM
come una persona intelligentissima che sa tutto però vive in una camera chiusa senza
finestre senza porte tu gli dai dei bigliettini da sotto la porta e lui
pensa a una risposta lui pensa è una risposta la gente la stessa persona
però col Wi-Fi è un computer che può cercare può
darti una mano al Wi-Fi fare una ricerca più approfondita.
E poi c'ha la calcolatrice poi c'è il compilatore poi c'attamente
a me diverte quando chiedo un'operazione quanto fa 2 + 2
al mio LM di fiducia e scrive un codice Python per
dare una risposta e questo è esattamente quello che dicevamo prima.
Questo infatti io lo vedo come anche il
l'altra faccia della medaglia di questa democratizzazione che si sta venendo
a creare adesso con l'avvento degli LLM degli agenti che adesso
aiuta anche i meno addetti ai lavori a
realizzare codici per per soddisfare determinati diciamo task.
Il problema qua poi diventa ok ma tu sai effettivamente cosa
hai chiesto se effettivamente cosa ti sta arrivando in output.
Se tu ricevi un codice da parte della gente dell'LM all'inizio
peggio ancora dalla gente perché la gente raggiunge l'obiettivo che tu gli chiedi
di raggiungere non è detto che quello che raggiunge è fatto a modo
diciamo ad hoc come un un ingegnere del software realizzerebbe anche perché anche
la gente viene chiamato dall'LLM quindi l'LM sceglie la quale agente chiamare ed
è già una scelta arbitraria in più la gente deve poi creare ancora
più arbitrario c'è un livello di arbitralità rischiosa.
tu vedi la gente come l'LLM in realtà
Il cuore della gente è l'LLM che ha questi tool alla fine questo
lo possiamo riassumere in questo modo la gente con l'LM con dei tool
a disposizione che infatti io dicevo prima che la distanza si sta assottigliando
sempre di più perché noi di fatto questo attualmente stiamo vedendo con
i GPT, Claude, che quando tu gli poni una domanda
cercano su internet alla fine quello già è un qualcosa.
Noi prima ad esempio mi ricordo che prima gli inizi proprio 2023 quando ho
iniziato ad approcciarmi con questi sistemi quando era appena uscito ad esempio Llama
loro questi avevano praticamente le fotografie temporali della loro conoscenza
se tu gli chiedevi tutto fino a novembre 2022 esatto
se tu diciamo se tu adesso chiedi a Llama 3.1
chi è il monarca in Inghilterra ti dirà la regina Elisabetta non ti
dirà il principe il re Carlo III questo principe esatto a meno che
siamo rimasti. Mentre i modelli attuali hanno l'MCP di Buckingham Palace e quindi
interrogano l'M il famoso MCP di Buck chi comanda e l'MCP gli dice
oggi comanda Carlo va bene no scusami nella differenza che è chiaro quello che
stai dicendo che si stanno avvicinando sempre di più agenti e dell'LM io
nella mia esperienza di quello che è il coding, così torniamo magari
anche un po' su quel binario so che generalmente agli agenti viene
cercato di dare il minor contesto possibile no tornando all'esempio di prima
c'hai l'uomo super intelligente chiuso nella stanza senza finestra
e poi lui passa dei bigliettini a tanti gnometti ognuno dei quali
sa fare poco, ma lo sa fare proprio bene, cioè è più
si dice contesto ridotto infatti tipicamente anche scope obiettivo e capacità
questa cosa è ancora vera innanzitutto.
Sì, anzi, questo è il motivo per cui appunto ci
stiamo spostando a sistemi multiagente piuttosto che agente singolo, perché
la gente singolo Tanti gometti Tanti gnometti esattamente.
Ancora prima prima ci stava la gente singolo in cui tu gli
da un'istruzione e lui in un modo o nell'altro soddiva di cercava
di fare tutto in maniera controllata mi viene da dire in maniera
anche legale, diciamo questo è sempre andiamo sempre a finire nel
ok la gente peggio ancora dell'LLM perché l'LM quando ti risponde
la peggior cosa che può succedere semplicemente è che ti diceva
allucini possa fare la gente proprio perché è incentivare a dover
raggiungere quell'obiettivo tu non hai controllo se non gli poni i
di determinati paletti però può decidere di rapinare una banca per
poter pagare l'abbonamento alla biblioteca e recuperare quell'informazione che
esattamente esattamente.
Certamente, ecco a te.
Ah, ops, scusa, ecco.
Da qui dicevo i sistemi multigente stanno diventando sempre più
la moda del momento proprio perché avere più agenti che si devono focalizzare
su una determinata cosa è meglio rispetto ad un agente grande, perché lì
poi ci sta il trade off difficile tra ok mettiamogli dei paletti
perché non deve fare cose strane, però poi se da solo comunque deve riuscire
a fare bene o male tutto e lì si crea una situazione un po'
invece se si crea proprio una catena di lavoro un po' esattamente come negli
uffici qui ci sta un agente leader che gestisce i vari sottoagenti che o
ricevono gli ordini che era uno dei i primi tipi di architettura all'inizio, quindi
l'agente capo e gli agenti schiavetti che danno una mano
che eseguono gli ordini ho detto dammi una mano perché
poi ci sta l'architettura successiva in cui ci sta l'orchestratore
E gli agenti sotto anche interagiscono tra di
loro per poter magari raggiungere più facilmente l'obiettivo.
Un esempio arriveranno al team agile prima o poi in
cui tutto però esattamente ad esempio adesso purtroppo non ricordo
bene perché ne ho parlato venerdì con un collega ci sta una
situazione in cui si programmano dei siti dei tool verso l'esterno in
cui ci sono una gente che si dedica unicamente al front end
una gente che si dedica unicamente al back-end comunicano tra di loro
e vanno avanti con la gente capo che li sorveglia controlla di
passo passo che combinano e così fino al raggiungimento appunto dell'obiettivo facendo
anche dei report in cui che si interscambiano anche tra di loro,
insomma si sta creando tutta una situazione in cui
Ti posso confermare che questo è un metodo che funziona e addirittura molto
ancora più elaborato nel senso che tu hai chi scrive il front-end, chi
scrive il back-end, quindi la parte visiva e la parte dietro
Ma è anche magari quello che è responsabile di controllare che
quello che è stato fatto risponda al prompt o hai quello
che decide di verificare che tu non stia andando fuori dai
binari, eccetera, eccetera poi c'è quello anche del sindacato che li
mette in sciopero quando devono, ma questo è un altro.
Sì sì ma lì le possibilità sono infinite no c'è quello che si occupa dell'int,
c'è quello che si occupa della qualità del codice c'è quello che sì certamente.
Io aggiungerei però che spero che questa diciamo non voglio dire deriva,
ma questa nuova strada che si sta aprendo questa nuova novità
tenda sempre comunque a tenere un occhio di riguardo per l'Human
in the Loop, ovvero è vero che adesso abbiamo gli agenti.
Cos'è questa cosa chiamata Human che non
Dobbiamo vedere un pochino il system prompt di
Francesco perché secondo me si sta un pochino.
pochino sì sta andando in allucinazione.
Non so se avete visto ci sta un sito attualmente che è
basato su un sistema che prende le sembianze di Gandalf basato su
sempre su.
i sistemi gli LLM un gioco a livelli in cui questo LLM conosce una
password e tu gliela devi Devi fargliela confessare Devi fargliela confessare ogni volta ci
sono stati più tentativi del genere più cose del genere sono simpatici
nel mondo delle criptovalute c'è anche lo fanno anche col gioco a premi.
mettono un agente che ha il controllo di un wallet Bitcoin, un
wallet lightning con una certa cifra e non deve dartelo e non
deve e tutti sono liberi di provare a chiedergli qualsiasi cosa per
far sganciare il denaro e se ne vedono è abbastanza simpatica
l'interazione tutto un campo di studi anche
quello è quello dell'interazione uomo macchina.
Sì, anche perché tutto quello che siamo detti precedentemente, ovvero la
gente che sorveglia la gente che fa questo la gente che
fa quell'altro ci fa venire da pensare ok l'uomo che fa.
E infatti molto spesso si viene viene da pensare ok
la maggior parte dei programmatori dei developer avranno perso il lavoro.
In realtà no per quello che vedo per come la vedo io, ad
esempio è semplicemente un cambio di rotta su cosa poi deve fare
l'umano, anche perché altrimenti vorrei dire non so se
è un paragone che fila però secondo me sì.
Io penso che i programmatori assembler del passato, quando
sono usciti linguaggi di programmazione più ad alto livello,
pure si siano messi le mani nei capelli, però
non mi pare di aver visto mai notizie.
di programmatori assembler che sono stati licenziati in tronco semplicemente come l'apprendista
meccanico quando è stato inventato il cacciavite elettrico dice adesso il meccanico
non ha più bisogno di me per stringere i bulloni e non
bisogno peroni solo meccanici senior d'ora in poi esatto
Infatti, secondo me questa cosa renderebbe renderà spero mi auspico se
non prendiamo le rive strane il lavoro del developer un po'
più secondo me affascinante perché qui non si passa dal programmare
scrivere documentazione al secondo me avere una una visione migliore dei
problemi perché qua ci andiamo a spostare dal andiamo a programmare
noi al andiamo a dire al modello cosa deve fare.
non è banale vuol dire che devi capire il problema prima
il problema devi saperlo scomporre esattamente quindi praticamente se andiamo a
spostare la complessità e poi dargli anche l'obiettivo perché
quello che ho visto tantissimo nel mio utilizzo di questi
strumenti è che quello che cambia enormemente il risultato è
dargli la possibilità a questi strumenti di valutare da soli
il risultato del loro lavoro, cioè la differenza è enormeme che
ha fatto che hanno fatto l'introduzione di clode code e strumenti
del genere erano la possibilità di verificare il loro lavoro, anche
il primo gradino, cioè prima tu dicevi a ChatGPT
scrivimi uno script che faccia questa cosa qui e lui te la
dava la incollavi nell'editor lanciavi l'interprete Python e poi se avevi un
errore lo copiavi lo incollavi dentro a ChatGPT e lui ti diceva
oh già mi sono sbagliato e ti dava un'altra versione
con questi strumenti con le prime versioni, semplicemente il fatto di
generare il codice, farlo girare dentro l'interprete o il compilatore, vedere
gli errori, correggere il codice lo faceva in loop da solo
la gente perché aveva la possibilità macinando token nel frattempo
è ovvio che è sempre di più, però è automatico e
molto più veloce la produttività aumenta perché lui in quella maniera
lì ti può darti un risultato finale che intanto compila.
E poi può sorvegliare che il risultato sia
corretto se tu gliene dai la possibilità
e allora se gli dai una cosa un compito semplice per lui
è semplice capire se sta dando un risultato corretto, ma per sistemi
complessi, beh, quella lì è un'altra competenza che deve avere l'umano che
gestisce questi strumenti, cioè formalizzare non solo il problema
ma anche il risultato e costruire degli strumenti con cui la gente può
valutare il risultato del suo lavoro e correggerlo e iterare finché il risultato
è ottimizzato e questa è un'altra competenza che l'umano deve sviluppare che ha
normalmente la sviluppava da sola perché scrivo il codice più o meno so
cosa deve arrivare lo tiro faccio la prova vedo cosa succede
invece devi insegnare a fare anche questo passaggio al tuo agente
di turno e quella è un'ulteriore competenza che va raffinata.
Ora addirittura con i sistemi spec driven devi proprio dirgli qual è l'obiettivo finale,
quindi non solo che lo compili mappe, ma quelle sono pippe da voi ingegneri,
spec driven, sono robe specifiche, voi dovete fare il manuale per tutto
Gli ingegneri sputavano sopra il vibe coding perché e allora
gli smandrappati del vibe coding ha detto va bene allora
voi fate spec driven e noi facciamo intent driven
Che praticamente un vibe coding col foulard, praticamente io penso che la
verità sta nel mezzo, ovvero anche con l'avvento degli sistemi multiagenti in
cui mo ognuno si fa il suo alla fine stiamo arrivando in
un trade off anche in questo tra spec driven, intent driven
tra lo spec driven in cui metti tutte le specifiche che deve soddisfare
per arrivare ottimamente al risultato con quello intent driven che come abbiamo detto
gli dai un'idea di cosa vuoi e poi vede lui cosa fare
Con il multiagente stiamo comunque arrivando a un trade off ovvero
prendi un agente, tu fai parte di questo sistema e questi
colleghi tu devi fare questo questo e questo e lo fai.
Idem tutti gli altri sottoagenti diciamo gli schiavetti, il capo supremo sopra
E poi ci sono i sistemi che ti aiutano loro a scrivere specifiche, no?
Cioè fai il vibe specking lo fai lanciare lo lanci e lui gli dice io voglio fare
questa cosa qui e lui ti dice un attimo calma allora hai pensato che ci potrebbe essere
questo problema lo vuoi risolvere con A, B, C o una cosa che mi dici tu
Tu gli dici ma una via di mezzo tra e B ok altro problema questo questo
hai pensato di che colore lo vuoi hai pensato così Dopodiché quando gli dai tutte queste
cose qui, lui mumble mumble mumble macina token e ti fa un documento e ti fa
un documento che è una specifica che è la specifica iniziale la specifica generale
Dopodiché se tu la provi tu gli dici no c'è questo
problema lui la modifica dopodiché la dà a un altro agente
che fa un'ulteriore specifica implementativa ti dici vabbè questo lo faremo
così questo faremo così è interessante perché ogni volta che
c'è un passaggio che noi diciamo beh però c'è bisogno dell'umano che faccia
questa cosa qui dopodiché trovano il modo di farla fare a un altro
agente che però avrà bisogno di un altro input che farà l'umano, ma
dopo un po' Adesso è rimasto l'input del picchio di Homer
che deve dire sì alla fine ok prova prova prova esatto
Vabbè, insomma, mi sembra che abbia fatto un escurso bello e interessante.
Quanto avrai ancora da lavorare su questa cosa
qui prima di arrivare alla fine del dottorato?
Allora, sulla carta il dottorato mi finirà il 31 ottobre di quest'anno
.
Nel pratico ho una marea di cose da fare.
Quindi ti tengono lì in stato di schiavitù totale nello scantinato
del prof De Santo la primavera e l'inizio dell'estate c'è un po'
di luce spesso succedeva che andavi e tornavi col buio.
anche perché purtroppo il fatto è che stiamo in un momento la
curva dell'hype sta all'apice tra una settimana ci saranno cose che renderanno
la situazione attuale obsoleta quindi bisogna stare sempre sul pezzo
bisogna non bisogna addormentarsi diciamo tissi di Artemis sono passati dietro
la luna ha visto guarda la curva dell'hype girava anche quella
e stavano ancora così sta ancora verso più avanti
Io una cosa che spero che dico sempre anche a chi diciamo
quando spiega qualche studente o quando mi portano a fare qualche lezione
introduttiva su questi argomenti è stare sempre attenti a non
atrofizzare il proprio la propria skill di ragionamento.
Perché molto spesso si cade spesso nella nella trappola in
cui questi qua questi modelli, questi questi agenti fanno tutto.
Lasciamociamo a fare tutto a loro e poi come attualmente ci stiamo spostando
dal o no andare via la corrente al o no non funziona cloud.
Sì è vero, è vero.
Comunque oggi ho pushato del codice sul mio GitHub e
c'era scritto da Claude con un po' d'aiuto di Francesco.
oramai la maggior parte del contrario no no ma il contrario
lo sai che tra un po' cambiano l'eula e tutto il
codice che ha quelle cose lì diventa di proprietà di Anthropic
Ecco perfetto Ma anche attualmente anche i paper scientifici mo richiedono
quasi tutti quando li sottometti a conferenze o a riviste.
Adesso richiedono quasi tutti obbligatoriamente la sezione in
cui scrive esplicitamente dove come quando è utilizzato
strumenti di AI generativa per la scrittura perché ormai già lo sanno
perché troppi chi inizia con la perché almeno come autore va per
primo esatto dipende da come li usi oggi Bea mi ha stupito
Bea era la figlia della mia compagna è praticamente la mia figlioccia
studentessa di liceo classico molto molto molto impegna tanto e
dei bei risultati siamo tutti terrorizzati perché questi strumenti dici
che cosa faranno e che cosa ha combinato.
E dove vedi l'inventiva e la voglia di utilizzare strumenti nuovi
, ma non per fare meno fatica, ma per lavorare meglio è una
cosa che io non avrei mai fatto, cioè io avrei preso GPT e
avrei detto senti traducimi sta versione di latino perché non ce l'ho voglia
la devo fare per domani ci ho altre 1000 cose da studiare.
Lei oggi era lì che parlava al telefonino.
Io entro sento che ripete che parla entro e dice ma stai ripetendo la
lezione ogni tanto lo fa con qualche tua compagna tuo compagno di classe
No, sto ripetendo a ChatGPT.
Come che cosa stai facendo?
Ce l'aveva messo, ChatGPT, in modalità che gli parli con la voce
lei gli dettava come se fosse all'interrogazione della prof e gli ha detto guarda
adesso io ti dico questa cosa sull'Orlando Furioso te ne parlo per
cinque minuti tu trascrivi e poi dimmi se ho sbagliato qualcosa.
Io io credo che dopo questo aneddoto posso dire che
non ho capito nulla sul come sfruttare appieno questi
mi ha appena data l'idea su come prepararmi per lezioni fantastico.
ma nuovo millenio noi siamo del vecchio millenio come dicevamo all'inizio, quindi questo
è un qualcosa di Noi pensiamo che quelli piccoli, quelli giovani siano tutti
scemi con questi strumenti invece sono come noi, ci sono quelli scemi, ci
sono quelli medici, ci sono quelli intelligenti ci sono i turbo le aquile
bisogna solo selezionarli eccetera tanto la vita poi li seleziona li mette
tutti più o meno nella casella giusta, eccetera però certo, questi strumenti ti possono
atrofizzare il cervello ma ti possono anche mettere il turbo e se il cervello
ce lo metti farti arrivare proprio dove nessun uomo è mai giunto prima dai
Allora grazie mille a Rocco Rocco Loffredo ne sentirete parlare
fra una grande strada se il professor De Santo non lo lascerà
chiuso a morire di stenti nel laboratorio quello con le catene eccetera.
Grazie Rocco davvero è stato veramente una chiacchierata piacevole.
Grazie a voi
Sono sicuro che anche ai nostri ascoltatori sia piaciuta questa chiacchierata, questo
escursus ogni tanto ci piace riempire i buchi di digitalia con delle
cose un po' più approfondite e un po' più viste dall'interno.
Francesco, commentino finale, qualsiasi cosa.
Ti vedo soddisfatto così commentino finale no sono soddisfatto sono soddisfatto
è bello è bello imparare comunque come anche problemi che oggi
sono prima parlavamo delle informazioni di biblioteche eccetera è un qualcosa
che diamo o per assodato come un database o
lontano da quello che è l'hype in questo momento invece no è una materia
di studio che può creare un sacco di cose interessanti applicabili poi in altri
settori e poi è quello che sta facendo Rocco e la sua squadra per
cui bello bello ho imparato anche oggi qualcosa sono veramente molto contento.
Sai se nel monastero del nome della Rosa
avessero avuto nell'LM era tutto più facile.
attenta a toccare i tasti giusti che uno di quelli avvelenato
c'era la tastiera con l'arsenicocum perdonateci se vi spoileriamo un film di 40 anni fa
o più o meno una roba del genere che deriva da un libro ma anche
quello di 45 anni fa esatto non è consiglia una meraviglia è un
si scherza E con questo direi che è tutto per questo speciale
Dallo studio di Liguria uno di Sanremo, un saluto da Franco Solerio.
Un ciao anche dallo studio di Milano Città Studi da Francesco
Facconi e un ciao anche da Rocco Loffredo da Salerno.
Ci sentiamo la settimana prossima, come sempre con una nuova puntata
di Digitalia.