Glossario

Concatenamento di modelli

Che cos’è Concatenamento di modelli?

Il concatenamento di modelli (model chaining) consiste nel collegare in sequenza più modelli o passaggi di IA, in modo che l’output di un passaggio diventi l’input del successivo. I compiti complessi si scompongono così in sotto-compiti gestibili, da verificare e migliorare singolarmente. Esempio: un passaggio riassume la richiesta di un cliente, un secondo la assegna a un reparto e un terzo prepara la risposta.

Come aiuta KI.ordo

Nei flussi di KI.ordo è possibile concatenare senza programmazione passaggi di IA, richieste ad agenti, decisori IA e sotto-flussi, con registrazione di ogni passaggio.

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orchestrazione
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Termini correlati

Prompting ricorsivo

Il prompting ricorsivo indica tecniche in cui l'output di un modello linguistico viene riutilizzato come nuovo input, ad esempio per far rivedere e migliorare una bozza o per scomporre passo dopo passo un compito grande in sottocompiti. Esempio: prima nasce la bozza di un'offerta, poi il modello la valuta con una checklist, infine la migliora. Spesso aumenta la qualità, ma richiede tempo di calcolo aggiuntivo e un chiaro criterio di arresto.

prompting
revisione
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LangChain

LangChain è un framework open source per Python e JavaScript con cui gli sviluppatori creano applicazioni basate su modelli linguistici. Offre interfacce uniformi verso molti fornitori di modelli e componenti per chiamate a strumenti, agenti, elaborazione di documenti e retrieval-augmented generation. Dalla versione 1.0 (ottobre 2025) gli agenti di LangChain si basano su LangGraph. Usi tipici sono chatbot che cercano nei documenti interni o agenti che interrogano servizi esterni.

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Sviluppo
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Ragionamento multi-hop

Il ragionamento multi-hop è la capacità di un sistema di IA di rispondere a una domanda attraverso più inferenze successive, spesso combinando informazioni da fonti diverse. Esempio: “Quale reparto dirige la persona responsabile del progetto X?” richiede prima di individuare il responsabile e poi il suo reparto. Domande di questo tipo sono impegnative per i sistemi di ricerca e RAG, perché ogni passaggio intermedio deve essere trovato e collegato correttamente.

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Sistema di automazione con IA

Un sistema di automazione con IA unisce l'automazione classica dei processi a capacità di IA come la comprensione del testo, la classificazione o il supporto decisionale. Diventa così possibile automatizzare anche flussi con input non strutturati, come e-mail, moduli o richieste. Lo schema tipico è una catena di attivazione, passaggi di elaborazione, condizioni e output, con approvazioni umane nei punti critici. Esempio: le richieste in arrivo vengono classificate, riassunte e inoltrate automaticamente al reparto competente.

Automazione
Processi
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