Un corso per orientarsi

Ho seguito il corso di IBM su edX, "Mastering Generative AI Agents with RAG and LangChain". È pensato per sviluppatori, data scientist e tech lead che vogliono capire come costruire applicazioni AI concrete, andando oltre la semplice chiamata a un'API come ChatGPT. Il corso è strutturato in moduli brevi, con un buon equilibrio tra spiegazioni teoriche, esempi pratici e laboratori interattivi. Non è pensato per chi parte da zero, ma è molto utile se hai già una base e vuoi mettere ordine tra strumenti, concetti e workflow.

Cosa vuol dire usare RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un'architettura che permette a un LLM di integrare informazioni esterne, aggiornabili e contestualizzate, al momento della generazione. Questo evita di dover riaddestrare il modello ogni volta che cambiano i dati. In pratica, il processo è diviso in due fasi:

  1. Retrieval: una query dell’utente viene trasformata in un embedding e confrontata con un insieme di documenti indicizzati. Si recuperano quelli più rilevanti.
  2. Generation: i documenti recuperati vengono passati come contesto al modello, che genera una risposta più precisa e informata.

Questo approccio consente di usare modelli generalisti (come GPT o LLaMA) per rispondere a domande su contesti molto specifici, ad esempio un manuale tecnico interno o una raccolta di policy aziendali.

Perché è utile

Il vantaggio principale è la flessibilità: puoi aggiornare i dati in tempo reale senza dover modificare il modello. È anche più scalabile e meno costoso rispetto al fine-tuning. Tuttavia, la qualità delle risposte dipende molto da come segmenti i documenti, dalla qualità degli embedding e dalla struttura del database vettoriale.

Prompt engineering: ancora fondamentale

Anche se oggi abbiamo strumenti più sofisticati, il prompt resta il modo più immediato per guidare un LLM. Il corso dedica una sezione interessante al prompt engineering, mostrando diverse strategie:

  • Prompt a zero, uno o pochi esempi (zero-shot, one-shot, few-shot)
  • Prompt strutturati con esempi guidati
  • Prompt chain-of-thought, che aiutano il modello a ragionare a passi
  • Tecniche di auto-verifica come la self-consistency

Viene anche data attenzione agli strumenti che aiutano a creare prompt riutilizzabili e modulari, come i template di LangChain, e a testarne l’efficacia in contesti diversi.

LangChain: mettere insieme i pezzi

LangChain è il framework open source che il corso usa per orchestrare modelli, prompt, retrieval, memoria e strumenti esterni. L’idea alla base è semplice: creare applicazioni AI componibili, in cui puoi collegare vari moduli (chains, tools, memory, agents) in modo flessibile.

Puoi ad esempio:

  • Creare una catena di prompt che processano input passo dopo passo
  • Usare agenti per decidere in autonomia quale tool usare in base al contesto
  • Integrare chiamate a database, filesystem, API o plugin esterni

LangChain è molto utile quando hai bisogno di costruire qualcosa di più articolato di una singola risposta testuale: ad esempio, un assistente con memoria, un sistema che interroga fonti strutturate o una pipeline che coinvolge più modelli.

Lavorare con i documenti: la pipeline RAG

Una parte molto concreta del corso riguarda la gestione dei documenti: è qui che LangChain e RAG si incontrano davvero. Il flusso tipico è questo:

  1. Caricamento: prendi documenti da fonti diverse (PDF, API, file locali...)
  2. Segmentazione: li dividi in porzioni più piccole, chiamate chunk
  3. Embedding: trasformi ogni chunk in un vettore numerico che rappresenta il suo significato
  4. Indicizzazione: salvi i vettori in un database (es. FAISS)
  5. Ricerca: quando arriva una domanda, cerchi i chunk più simili nel vector DB
  6. Composizione del prompt: costruisci il prompt da dare al modello con i risultati più rilevanti

FAISS, usato nel corso, è una libreria pensata per eseguire ricerche efficienti di similarità su grandi insiemi di vettori numerici. È veloce e abbastanza facile da usare, anche se richiede attenzione per configurarlo bene in produzione.

In sintesi: vale la pena?

Il corso è ben fatto, strutturato in modo chiaro e con contenuti aggiornati. Non promette miracoli, ma ti dà una visione realistica di cosa serve per costruire applicazioni AI moderne: modelli, sì, ma anche dati, retrieval, orchestrazione e prompt ben progettati. È utile se:

  • Hai già fatto qualche esperimento con gli LLM e vuoi passare a soluzioni più complete
  • Ti interessa capire come integrare i modelli con dati aziendali
  • Vuoi valutare tecnologie come LangChain e capire se fanno al caso tuo

In ogni caso, ti lascia qualcosa in mano: idee, strumenti, esempi concreti e una roadmap da seguire per costruire applicazioni AI più solide e mantenibili.

Risorse utili

Se vuoi approfondire alcuni degli argomenti trattati nel corso, ecco alcune risorse che ho trovato particolarmente utili durante lo studio:

Questi link offrono una buona base sia per iniziare che per approfondire a seconda del livello di esperienza.

Alla prossima, e buon lavoro con il codice!