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AI e Suoi Utilizzi
AI e Suoi Utilizzi
L’Intelligenza Artificiale è un insieme di tecnologie che permettono alle macchine di eseguire compiti che solitamente richiedono l’intelligenza umana, come comprendere il linguaggio, riconoscere immagini, prendere decisioni e apprendere dall’esperienza.
👉 È importante chiarire che l’Intelligenza Artificiale non è sinonimo di ChatGPT.
👉 È importante chiarire che l’Intelligenza Artificiale non è sinonimo di ChatGPT.
ChatGPT è una delle applicazioni nate in un sottoinsieme specifico dell’AI, come mostra l’immagine a lato.
Come si vede, l’AI è il campo di studio generale (come la fisica), al cui interno troviamo il Machine Learning, poi il Deep Learning, e infine tecnologie generative come i Large Language Models (LLM), alla base di strumenti come ChatGPT e Gemini.
All’interno del Deep Learning inoltre si distinguono due approcci principali: i modelli discriminativi, che classificano i dati (es. "spam" o "non spam"), e i modelli generativi, che invece apprendono dai dati per crearne di nuovi.
ChatGPT appartiene a questa seconda categoria, ed è un esempio avanzato di modello generativo: genera testo nuovo, realistico e coerente, simulando una conversazione umana. Allo stesso modo, Dall-E o Midjourney sono modelli generativi di immagini.
I GPT (Generative Pre-trained Transformer) sono dunque modelli di AI che possono generare testi, rispondere a domande, tradurre lingue e scrivere codice. Funzionano elaborando enormi quantità di dati per prevedere parole e concetti nel contesto di una conversazione o di un testo scritto.
Alla base di strumenti come ChatGPT ci sono funzioni matematiche avanzate che analizzano enormi quantità di testi per individuare schemi e probabilità.
Quando digiti una frase, il modello non "pensa" come un essere umano, ma calcola quale sia la parola più probabile da inserire dopo, basandosi sui dati con cui è stato addestrato. Questo processo si chiama modellazione del linguaggio e avviene grazie alle reti neurali, strutture ispirate al funzionamento del cervello umano.
Proprio per come avviene questo processo, ci sono alcuni limiti che è bene conoscere per avere delle aspettative realistiche da questi LLM:
Bias nei dati – Se i testi usati per l’addestramento contengono pregiudizi, l’AI può rifletterli nelle risposte.
Mancanza di vera comprensione – L’AI non "capisce" nel senso umano del termine, ma elabora informazioni sulla base di correlazioni matematiche.
Possibili errori – Anche se molto avanzata, l’AI può generare risposte imprecise o inventare informazioni.
L’AI, e in particolare i GPT, non sono magia: sono come una calcolatrice avanzata per le idee: potenziano le capacità umane senza sostituirle completamente. Non pensano quindi al posto tuo, ma ti aiutano a:
Accelerare compiti noiosi (es.: riassumere un testo, correggere errori).
Esplorare strade creative (es.: generare titoli per un progetto, trovare metafore per un saggio).
Migliorare ciò che già fai (es.: trasformare appunti disordinati in schemi ordinati).
Un approccio non critico o prematuro della AI ostacola l'apprendimento
Un approccio non critico o prematuro della AI ostacola l'apprendimento
Quindi se usate male, ad esempio troppo presto nello studio, oppure senza un approccio corretto non faranno altro che accelerare il divario tra chi è già intelligente di base su un argomento (che lo diventerà ancor di piu' grazie al supporto dell'AI) e chi di invece di un argomento ne sa poco che, affidandosi ad un GPT, non proverà stimoli nell'imparare l'argomento o si affiderà in toto a ciò che viene da esso fornito.
"Essere intelligenti" nell’uso dei GPT: 3 regole d’oro
"Essere intelligenti" nell’uso dei GPT: 3 regole d’oro
Regola 1: Sapere cosa chiedere: I GPT funzionano meglio se sai formulare domande precise
Male: "Parlami della storia" → Troppo vago
Meglio: "Riassumi in 3 punti le cause della Rivoluzione Francese, evidenziando il ruolo della borghesia"
Regola 2: Avere basi di partenza: L’AI non sostituisce la tua preparazione, ma la potenzia
Esempio: Se chiedi a ChatGPT di spiegarti la meccanica quantistica senza aver mai aperto un libro di fisica, rischi di non capire (o peggio, di memorizzare errori). Citando un famoso film: "If you have to ask, you will never know. If you know, you need only ask".
Soluzione: Usala per approfondire ciò che già conosci, per esplorare diversi modi di capire un concetto, non per sostituire lo studio
Regola 3: Verificare e contestualizzare: I GPT possono inventare fatti ("allucinazioni")
Cosa fare: Incrocia le informazioni con fonti affidabili (es.: articoli accademici, siti istituzionali)
Chiediti: "Questo ha senso nel contesto che conosco?"
Casi d’uso pratici
Casi d’uso pratici
A seguire sono presentati esempi concreti e suggerimenti pratici su come sfruttare al meglio queste tecnologie in diversi ambiti.
Per ottenere risultati efficaci, è fondamentale formulare richieste (prompt) chiare e specifiche. Alcuni consigli per strutturare prompt efficaci includono:
Fornire contesto dettagliato: descrivere chiaramente la situazione o il problema.
Definire il ruolo dell'AI: specificare se desideri che l'AI agisca come insegnante, consulente, ecc.
Indicare il tono e lo stile: ad esempio, formale, informale, tecnico, divulgativo.
Specificare il formato della risposta: come elenco puntato, paragrafo, tabella, ecc.
Utilizzare esempi: fornire esempi può aiutare l'AI a comprendere meglio le tue aspettative.
Per altri dettagli su come creare dei prompt efficaci o per un uso specifico, si possono consultare risorse in rete come quella di OpenAI sul prompt engineering oppure questa guida sulle Best Prompt Techniques. Per chi preferisse video su YouTube, c'è questo di JeffSU.
Per una guida esaustiva con molti esempi pratici c'è questa Gemini prompting guide in pdf.
Per chi volesse approfondire invece le diverse strategie di prompting, su promptingguide.ai c'è una buona panoramica.
In definitiva, l'efficacia delle risposte fornite dall'AI dipende in gran parte dalla qualità delle istruzioni fornite. Prompt ben strutturati possono trasformare l'AI in uno strumento potente per affrontare una vasta gamma di compiti. E' applicabile anche in questo caso il motto, spesso usato in ambito software (data analysis / ux research / etc.) "Garbage in - garbage out", ovvero a input scadenti corrispondono altrettanto scadenti output.
Altra risorsa utile, messa a disposizione da OpenAI: delle video guide sull'utilizzo da base ad avanzato.
Studio e apprendimento
Studio e apprendimento
Simulazione di Esami e Test di Verifica
È possibile utilizzare un LLM per generare domande basate su un programma di studio o un set di argomenti specifici forniti. Questo permette di simulare sessioni d'esame o creare test di verifica personalizzati per valutare la propria preparazione.
Dato il programma d'esame allegato [oppure: "che copre i seguenti argomenti: ..."], formula una domanda a risposta aperta basandoti sullo stile e la tipologia di quesiti solitamente proposti negli esami di [Materia] del primo anno universitario in Italia.
Spiegazioni Personalizzate e Semplificate
Quando si incontrano concetti complessi o poco chiari, è possibile chiedere all'LLM di fornire spiegazioni adattate al proprio livello di conoscenza e al proprio background. Questo aiuta a colmare lacune e a comprendere argomenti specifici in modo più intuitivo e mirato.
Sono uno studente del quinto anno di liceo e sto studiando la relatività ristretta, ma non mi è chiara la relazione tra la dilatazione del tempo e la contrazione delle lunghezze che compare nelle equazioni. Potresti spiegarmelo in maniera intuitiva e adeguata alle mie attuali conoscenze, dando per scontato che non ricordi tutti i prerequisiti necessari per capirla in dettaglio matematico?
Riassunti e Sintesi di Lezioni, Testi o Materiali Multimediali
Esistono strumenti basati su LLM (spesso disponibili come software dedicati o servizi online) che possono trascrivere e riassumere automaticamente registrazioni audio di lezioni o lunghi documenti testuali. Questo processo, che una volta richiedeva ore di riascolto e rielaborazione manuale, può ora essere completato in pochi secondi, fornendo una base rapida per l'organizzazione del materiale di studio.
Nota Importante: Sebbene questi strumenti siano estremamente efficienti per ottenere rapidamente sintesi, è fondamentale ricordare che l'attività di rielaborazione personale, la scrittura a mano o la digitazione attiva degli appunti sono processi che migliorano significativamente la memorizzazione a lungo termine e favoriscono una comprensione più profonda e critica degli argomenti trattati. L'uso di strumenti automatici dovrebbe pertanto integrare, e non sostituire completamente, le pratiche di studio attivo.
Scrittura e produttività
Scrittura e produttività
Generazione Rapida di Testi Formali e Professionali (e-mail, etc)
È possibile sfruttare un LLM per redigere rapidamente bozze di email, lettere, report, proposte o altri documenti formali, partendo da poche indicazioni di base. Questo accelera notevolmente il punto di partenza, fornendo una struttura e un linguaggio appropriato.
"Scrivi una bozza di email formale da inviare al Signor Rossi dell'azienda XYZ per chiedere informazioni dettagliate sul prodotto 'Alpha'. Includi una breve presentazione della nostra azienda [Nome Tua Azienda] e specifica che siamo interessati a una quotazione per [quantità o specifica esigenza]. La mail deve essere cortese e professionale."
Riscrittura e Raffinamento di Testi Esistenti
Un LLM può analizzare un testo esistente e modificarne il tono, lo stile o la struttura per adattarlo a un nuovo contesto o migliorarne la chiarezza e l'efficacia. Questo è utile per rendere un testo informale più professionale, semplificare un linguaggio complesso o riassumere lunghi paragrafi.
"Correggi eventuali errori grammaticali e di punteggiatura in questo testo e suggerisci miglioramenti stilistici per renderlo più conciso: [inserisci testo]."
Automazione di Compiti d'Ufficio Ripetitivi
Integrare gli LLM negli strumenti di produttività (come suite d'ufficio o piattaforme collaborative) può automatizzare diverse attività ripetitive. Questo include la generazione automatica di riepiloghi di lunghe conversazioni via email o chat, la redazione di verbali di riunioni basati su trascrizioni o appunti, o persino l'organizzazione di liste di compiti.
Esempio d'uso:
Dopo una lunga riunione online, potresti voler ottenere un riassunto dei punti salienti e delle decisioni prese, senza dover riascoltare tutta la registrazione. Oppure, potresti avere una lunga catena di email da cui vuoi estrarre rapidamente richieste o informazioni rilevanti.
In questi casi, puoi sfruttare strumenti integrati come quelli disponibili in Microsoft Teams, che offrono funzionalità di sintesi automatica e rispettano le politiche aziendali sulla privacy. Quando invece non si trattano dati sensibili, puoi anche considerare l’uso di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, caricando la registrazione su un’applicazione esterna.
In ogni caso, è fondamentale informarsi bene e scegliere l’opzione più adatta, valutando sempre con attenzione gli aspetti legati alla riservatezza delle informazioni.
Comunicazione e lingue
Comunicazione e lingue
Miglioramento delle Competenze Scritte e Orali
È possibile utilizzare un chatbot avanzato per praticare la scrittura in una lingua straniera, chiedere correzioni, suggerimenti grammaticali o stilistici. Alcuni strumenti basati su LLM possono anche interagire vocalmente, permettendo di esercitare la pronuncia e la fluidità nella conversazione.
"Vorrei esercitarmi a parlare di 'impatto ambientale' in spagnolo. Fammi delle domande su questo argomento e correggi i miei errori mentre rispondo." (Richiede uno strumento con capacità vocali).
Traduzione Contestualizzata e Comprensione delle Nuance
Gli LLM superano spesso i traduttori automatici tradizionali nella capacità di gestire il contesto, le espressioni idiomatiche e il tono. Possono essere utilizzati non solo per tradurre testi, ma anche per chiedere spiegazioni su espressioni difficili o capire come comunicare un concetto in modo culturalmente appropriato.
"Spiegami il significato e l'origine dell'espressione italiana 'In bocca al lupo!' e come si traduce in inglese mantenendo un significato simile."
Creatività e contenuti digitali
Creatività e contenuti digitali
Generazione di Contenuti Testuali Creativi
Oltre alla scrittura formale, gli LLM eccellono nella generazione di testi creativi come storie brevi, poesie, sceneggiature, testi per canzoni, slogan pubblicitari o idee per post sui social media. Possono fornire un punto di partenza, superare il blocco dello scrittore o esplorare diversi stili narrativi.
"Genera 5 idee creative per una serie di post su Instagram per promuovere un nuovo caffè artigianale nel centro di Milano. Includi hashtag pertinenti."
Creazione di Immagini da Descrizioni Testuali (Text-to-Image)
Strumenti basati su IA generativa, come DALL-E, Midjourney o Stable Diffusion, permettono di trasformare descrizioni testuali (prompt) in immagini uniche e spesso sorprendenti. Questo apre enormi possibilità per illustratori, grafici, marketer o chiunque abbia bisogno di elementi visivi originali senza doverli creare da zero manualmente. Una classifica dei generatori di immagini è disponibile su HuggingFace.
"Un dipinto digitale in stile impressionista di un campo di lavanda sotto un cielo stellato, con una singola quercia al centro."
Conversione tra Diversi Formati Multimediali
Molti strumenti basati su IA facilitano la conversione tra diversi tipi di contenuti digitali. L'OCR (Optical Character Recognition) permette di estrarre testo da immagini o PDF scannerizzati. La trascrizione automatica (Speech-to-Text) converte l'audio di registrazioni o video in testo scritto. La sintesi vocale (Text-to-Speech) trasforma il testo in audio, utile per creare podcast, audiolibri o voci fuori campo.
Esempio d'uso:
Hai una vecchia scansione di un documento e devi estrarre il testo per modificarlo. Hai registrato un'intervista e vuoi la trascrizione. Vuoi trasformare un tuo articolo in un episodio podcast.
AI per la gestione dati e analisi
AI per la gestione dati e analisi
Sintesi e Comprensione di Documenti Voluminosi
Una delle applicazioni più utili è la capacità degli LLM di leggere e sintetizzare rapidamente contenuti lunghi e complessi come report, studi di ricerca, contratti o trascrizioni. Possono estrarre i punti chiave, identificare i temi principali, o rispondere a domande specifiche basate sul testo fornito.
Esempio d'uso:
Hai un file PDF molto grande, magari un elenco di candidati esportato da un foglio Excel, che risulta difficile da rielaborare manualmente. Invece di copiare e incollare tutto a mano, puoi fornire il file a un sistema di intelligenza artificiale e chiedere, ad esempio: "Quanti candidati ci sono con un punteggio superiore a 80 nella regione Lombardia?" In pochi secondi, l’AI è in grado di estrarre i dati rilevanti e fornirti analisi o sintesi utili, anche da documenti complessi e poco strutturati.
Estrazione di Informazioni Strutturate da Testo Non Strutturato
Gli LLM possono analizzare testo libero e identificare e estrarre tipi specifici di informazioni, organizzandole in formati strutturati come tabelle o liste. Questo è estremamente utile per processare dati da email, note, articoli o altri documenti non formattati.
"Estrai tutte le date, gli orari e i luoghi menzionati nelle seguenti note e listali cronologicamente: [inserisci note]"
Assistenza nell'Organizzazione Spaziale e Geocoding
Sebbene non siano strumenti GIS completi, gli LLM possono aiutare a processare liste di indirizzi o luoghi. Possono ordinarli in base a criteri semplici (come l'ordine alfabetico) o, se integrati con servizi esterni, possono aiutare a formattare i dati per il geocoding o la creazione di file compatibili con software di mappatura.
Esempio d'uso:
Hai un documento PDF con un lungo elenco di negozi distribuiti in diverse località. Se vuoi visualizzarli su una mappa — ad esempio per un sito web o un'applicazione — ti servono le coordinate geografiche (latitudine e longitudine) di ogni indirizzo. Farlo manualmente, cercando ogni punto su una mappa, richiederebbe moltissimo tempo.
Invece, puoi affidare questo compito a un sistema di intelligenza artificiale: gli fornisci l’elenco degli indirizzi, e lui ti restituisce le coordinate geografiche per ciascuna voce. In questo modo, puoi importarle facilmente nel tuo programma o servizio di mapping preferito e generare la mappa in pochi minuti.
AI e codice
AI e codice
Supporto alla Scrittura e Generazione di Codice
Gli LLM possono fungere da assistenti alla programmazione, suggerendo completamenti di codice, generando snippet per funzionalità specifiche, o persino creando bozze di funzioni e script interi basandosi su una descrizione in linguaggio naturale. Questo può accelerare la scrittura di codice boilerplate o aiutare a implementare rapidamente pattern comuni.
"Genera il codice HTML e CSS per un semplice modulo di contatto con campi per nome, email e messaggio."
Spiegazione, Debugging e Ottimizzazione del Codice
Quando ci si trova di fronte a codice non familiare, errori difficili da individuare, o si cerca di migliorare le prestazioni, un LLM può fornire spiegazioni dettagliate su come funziona un blocco di codice, suggerire potenziali cause di bug, o proporre modi per ottimizzare l'efficienza o la leggibilità del codice.
"Ho un errore 'IndexError: list index out of range' nel mio codice Python. Questo è il codice [incolla codice] e questo è il traceback [incolla traceback]. Puoi aiutarmi a capire perché si verifica l'errore?"
Generazione di Documentazione e Messaggi di Commit
Automatizzare la creazione di documentazione (come docstring o commenti) per le funzioni o i moduli, o generare messaggi di commit significativi basati sulle modifiche apportate al codice, può migliorare la manutenibilità del progetto e la collaborazione in team.
"Scrivi un messaggio di commit Git conciso e descrittivo per le seguenti modifiche: [descrivi le modifiche o fornisci il diff]"
Nota Importante: Evita il "Vibe Coding" e Coltiva la Comprensione
L’intelligenza artificiale è uno strumento potente, ma affidarsi acriticamente alle sue soluzioni — pratica nota come vibe coding — può essere dannoso. Copiare codice generato senza comprenderlo può portare a inefficienze, bug o vulnerabilità, oltre a rallentare la crescita come sviluppatori. Usa l’IA come un assistente, non come un sostituto. È utile per:
Automatizzare compiti ripetitivi (es. boilerplate, script semplici)
Apprendere nuovi concetti o chiarire codice
Esplorare approcci alternativi
Supportare nel debugging (verificando sempre in autonomia)
Non eseguire codice che non comprendi. Testa tutto rigorosamente e assicurati che sia adatto ai tuoi requisiti funzionali e di sicurezza. La vera competenza sta nella capacità di pensare, progettare e risolvere problemi — abilità che si sviluppano con pratica e comprensione profonda.
Infine, fai attenzione alla privacy e alla sicurezza, soprattutto quando lavori con codice proprietario e servizi cloud. Le community online di sviluppatori sono un'ottima risorsa per imparare a integrare l’IA nel proprio workflow in modo consapevole.
Come Sfruttare i Modelli Gratuiti in Rete
Come Sfruttare i Modelli Gratuiti in Rete
Ricordando che le conversazioni con le AI in rete non saranno mai al 100% private (sia per analisi, profilazioni varie oppure per addestramenti ulteriori), sono dei validi supporti da usare in maniera gratuita. Le versioni a pagamento infatti sono disponibili, ma a meno che non abbiamo bisogno dell'ultimissimo modello o di messaggi infiniti per scopi particolari, sono piu' che sufficienti i siti sotto citati per farci assistere nelle nostre attività quotidiane dalle AI. Il costo degli LLM infatti sta decrescendo moltissimo col tempo, man mano che si creano modelli piu' efficienti e che si realizzano gli investimenti in grandi datacenter (esempio).
Se abbiamo intenzione di usare questi modelli per lavoro, bisogna fare molta attenzione perché potremmo far trapelare informazioni riservate in rete: meglio, quindi, usare l'AI aziendale (se ci viene fornita dall'azienda per la quale lavoriamo), usarle senza introdurre dati aziendali, oppure usare una AI in locale.
🌍 L’impatto ambientale dell’AI
🌍 L’impatto ambientale dell’AI
Bisogna fare un uso responsabile di questi modelli GPT per salvaguardare l'ambiente, siccome tali applicazioni usano molta energia e acqua di raffreddamento sia per essere addestrate che per essere utilizzate (compute-intensive applications) - qui un articolo. Quindi, chiediamoci se davvero ci serve usare l'AI per approfondire un concetto o se possiamo farlo da noi con delle ricerche online.
🏆LLM Benchmarks & Leatherboards
🏆LLM Benchmarks & Leatherboards
I vari LLM creati dalle varie aziende vengono testati mediante diversi benchmark - una guida è disponibile a questo link. Vengono poi stilate delle classifiche (leatherboards) di questi modelli, in modo da capire quale sia il migliore per il nostro scopo di utilizzo. Alcune delle piu' usate sono Vellum.AI, llm-stats e lmarena.ai.
ChatGPT di OpenAI: l'app che ha dato origine all'hype dell'intelligenza artificiale. Nella versione gratuiti i dati sono aggiornati al 2023, ma si può sopperire attivando la funzione di ricerca online (permettiamo al modello di apprendere dai risultati online in tempo reale). Anche per la versione gratuita, sono disponibili messaggi limitati in cui richiedere un ragionamento di base per migliorare la risposta.
DeepSeek: ha suscitato scalpore per aver raggiunto gli stessi livelli di ChatGPT a una frazione di costo (fonte di esempio). Offre capacità di ragionamento e ricerca online.
Qwen di Alibaba Cloud: modello open-source con versioni specializzate per matematica, coding e multimodalità. La sua variante Qwen2.5-Max si è classificata prima in matematica e coding su Chatbot Arena, dimostrando capacità di ragionamento complesse. Offre capacità di ragionamento e ricerca online.
Perplexity: si differenzia rispetto alle altre per la funzione "deep research", che confronta più fonti e rielabora i dati in modo approfondito. Ottima per ricerche complesse, fact-checking e analisi di informazioni complesse.
Claude di Anthropic: "Costitutional AI" che rifiuta output non etici, ideale per ricerca accademica e sintesi di fonti. Focalizzata su sicurezza e affidabilità, è nota per il suo stile di risposta naturale e la capacità di analizzare testi lunghi con coerenza.
Mistral: eccellenza europea, è un modello open-source franco-spagnolo ottimizzato per lingue romanze. Un modello open-source che offre prestazioni avanzate ed è particolarmente apprezzato per il suo basso consumo di risorse rispetto ai concorrenti.
Gemini di Google: Integrazione avanzata con l’ecosistema Google e capacità di elaborazione multimediale. Ricerche integrate, supporto tecnico e domande generali con fonti aggiornate. Funzione sperimentale di "deep research" al momento gratuita disponibile qui.
AI Privata e in Locale
AI Privata e in Locale
L'intelligenza artificiale non è più limitata ai servizi cloud come OpenAI o Google, ma può essere eseguita anche in locale, permettendo maggiore privacy, controllo sui dati e, in alcuni casi, costi ridotti. Sebbene l'esecuzione locale dei modelli di AI sia possibile su PC o server personali, è importante capire come funzionano e quali risorse sono necessarie per ottimizzare le prestazioni.
I modelli di AI possono essere eseguiti sia su CPU che su GPU, ma mentre la CPU è più versatile e adatta a carichi di lavoro leggeri o operazioni meno intensive, la GPU (Unità di Elaborazione Grafica) è decisamente più potente quando si tratta di elaborare modelli complessi o di grandi dimensioni. Le GPU sono progettate per gestire operazioni in parallelo, che le rende ideali per il machine learning, accelerando notevolmente i tempi di inferenza e addestramento rispetto alle CPU. Pertanto, se si desidera un'esperienza più rapida e fluida nell'utilizzo di modelli AI locali, è fortemente consigliato utilizzare una GPU, che può ridurre sensibilmente i tempi di elaborazione.
Un esempio pratico dell'uso dell'intelligenza artificiale in locale potrebbe essere l'uso di OpenWebUI insieme a Ollama per riassumere articoli accademici offline. In alternativa, un'azienda potrebbe automatizzare il servizio clienti utilizzando n8n insieme a modelli AI locali, evitando i costi associati alle API cloud, come quelle di Google o OpenAI.
Esistono molte risorse online, tra cui guide su YouTube e forum specializzati, che spiegano come configurare e utilizzare questi strumenti. Di seguito è presentata una panoramica generale sull'AI locale, che include le tecnologie, le risorse hardware necessarie e gli strumenti più diffusi per portare avanti progetti di machine learning direttamente sui propri dispositivi.
Ollama è la spina dorsale di molte soluzioni locali. Permette di eseguire modelli linguistici open-source (come Llama, Mistral o Phi3) direttamente sul tuo computer, senza connessione internet. La sua integrazione con strumenti come OpenWebUI lo rende accessibile anche a chi non è esperto di codice. Senza un Front-End come OpenWebUI, si può usare Ollama dalla command line come spiegato qui.
OpenWebUI trasforma Ollama in un’esperienza simile a ChatGPT, ma in locale. Offre un’interfaccia web intuitiva con funzionalità avanzate come:
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Carica documenti (PDF, articoli) e interroga il modello AI per ottenere risposte basate sul loro contenuto
Voice Chat: Comunica con l’AI tramite voce, utile per prendere appunti durante riunioni o lezioni
Supporto Multi-Modello: Usa diversi LLM in parallelo per confrontare risposte
Ricerca Web in Tempo Reale: Aggiunge dati aggiornati alle conversazioni senza uscire dall’app
Si può installare in 2 modi:
Via Docker, tramite documentazione ufficiale (una video guida qui);
Via Pinokio, che è una piattaforma che semplifica l'installazione e la gestione di modelli AI locali, fungendo da hub per diversi strumenti e applicazioni di intelligenza artificiale.
AnythingLLM è specializzato nell’interazione con file e database. Carichi un documento (es. un report aziendale), e l’AI lo analizza per rispondere a domande specifiche, sfruttando RAG e modelli locali come Ollama. È particolarmente utile per ricercatori o professionisti che lavorano con grandi volumi di dati sensibili.
n8n è una piattaforma di automazione low-code che, combinata con Ollama, permette di creare flussi di lavoro intelligenti. n8n è perfetto per chi vuole integrare l’AI in processi aziendali senza affidarsi a servizi esterni. Alcuni esempi di uso:
Analizzare tendenze sui social media usando LLM locali
Generare report automatici partendo da dati archiviati in database come Qdrant o PostgreSQL
Per chi cerca un’alternativa meno tecnica, Msty elimina la complessità di Docker e dell'uso del terminale.
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