I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno smesso di essere una curiosità tecnologica. Sono diventati strumenti di lavoro reali, accessibili a chiunque, capaci di tradurre, analizzare, scrivere, ragionare e generare codice con una qualità che fino a pochi anni fa sembrava impossibile. Ma accessibile non significa comprensibile, e usare questi strumenti in modo superficiale produce risultati molto diversi dall’usarli con consapevolezza tecnica.Questo libro percorre l’intero ecosistema dei modelli linguistici con un obiettivo preciso: fornire al lettore la comprensione necessaria per scegliere, configurare e integrare questi strumenti in modo professionale e autonomo.Il percorso parte dalla distinzione fondamentale tra modelli cloud (OpenAI, Anthropic, Google, Alibaba e gli altri grandi fornitori) e modelli locali, eseguibili direttamente sul proprio hardware senza dipendere da servizi esterni. Spiega come funziona la quantizzazione che rende possibile eseguire modelli da miliardi di parametri su hardware consumer, e quali strumenti (LM Studio, Ollama, llama.cpp) permettono di farlo in pratica. Analizza in dettaglio i parametri che governano ogni sessione di inferenza, dalle impostazioni di memoria e GPU fino ai meccanismi di campionamento che determinano creatività e coerenza dell’output.La parte centrale è dedicata ai casi d’uso professionali: traduzione specialistica, analisi documentale, generazione e revisione di codice, ricerca autonoma su fonti online, flussi di lavoro multi-step. La parte finale affronta le integrazioni avanzate: prompt engineering sistematico, sistemi RAG costruiti con LangChain e LlamaIndex, database vettoriali, gestione della memoria con Cognee, integrazione negli ambienti di sviluppo con RooCode, accesso aggregato ai modelli attraverso OpenRouter e Hugging Face Endpoints.Un libro per chi vuole capire davvero cosa sta usando, e usarlo meglio.
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