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I sistemi di ragionamento avanzati necessitano di qualcosa di più della semplice stimolazione della catena di pensiero. Scopri come le catene di verifica e l'autocritica migliorano l'affidabilità dell'output.

Il RAG tradizionale trova le risposte. Agentic RAG trova risposte, spiega le ragioni e agisce. Esplora il recupero multi-hop e i modelli di generazione potenziati dagli strumenti.

Strategie pratiche per la gestione dei costi di inferenza LLM in produzione, dal caching intelligente al routing dei modelli e all'ottimizzazione dei batch.

Un quadro pratico per i leader tecnologici che valutano gli agenti autonomi: creazione vs acquisto vs partner, tempistiche di implementazione e misurazione del ROI reale.

Traccia l'evoluzione dall'elaborazione manuale attraverso sistemi di ticketing e chatbot fino ai flussi di lavoro con agenti vincolati e scopri come definire con precisione la risoluzione autonoma.

Un approfondimento sul modo in cui gli agenti autonomi selezionano, richiamano e concatenano le chiamate agli strumenti per eseguire attività in più fasi negli ambienti di produzione.

Scopri quando la posizione dei dati e i controlli di trasferimento sono importanti e in che modo i modelli VPC, on-premise e air-gapped modificano l'architettura di un sistema IA.

Scopri come i registri decisionali, la supervisione umana e la governance basata sui ruoli possono supportare la gestione del rischio per i sistemi autonomi.

Una guida pratica per valutare le scelte di suddivisione, recupero, riclassificazione e monitoraggio per un sistema RAG di produzione.