Generare codice sorgente e soluzioni utilizzando l’AI suona eccitante da un lato e terrificante dall’altro, ma non è questo il punto della conversazione.
Autore: Manuel Salvatore Martone
Quando ho iniziato a esplorare GenAI, ho commesso alcuni errori. L’argomento era immenso e mi sentivo piuttosto intimorito. Tuttavia, scoprire LangChain e i numerosi repository ed esempi open source ha semplificato il percorso (anche se con qualche frustrazione, ad essere sinceri). Ho avuto la fortuna di lavorare con un team straordinario, il che è stato fondamentale per l’esplorazione, l’apprendimento e il ricevimento di feedback.
Affrontare GenAI e LLM potrebbe essere travolgente.
Gestire letteralmente tonnellate di informazioni, framework, guide, video e qualsiasi altro tipo di cosa disponibile GRATUITAMENTE per iniziare con GenAI e LLM potrebbe essere impegnativo.
Dopo una carriera di oltre 22 anni, posso affermare senza ombra di dubbio che lo sviluppo software è un’arte.
Come ogni forma d’arte, richiede impegno, talento e conoscenza. Anche se sembra un lavoro individuale per le abilità tecniche, in realtà dipende dall’interazione e collaborazione del team per ottenere risultati straordinari. Vedere per credere.
Ci sono quei momenti in cui trovi qualcosa di incredibile e dici WOW!
Queste sono state esattamente le mie parole quando ho visto per la prima volta LangChain Tools. Non avrei creduto a ciò che affermava la documentazione senza provarlo personalmente.
L’intelligenza artificiale, l’intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni sono letteralmente ovunque.
Fino a poco prima dell’estate scorsa posso dire senza vergogna che non sapevo nulla sull’implementazione dell’intelligenza artificiale, per non parlare di come sviluppare soluzioni. Ero particolarmente scettico.