{"id":10822,"date":"2024-06-09T19:00:58","date_gmt":"2024-06-10T00:00:58","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=10822"},"modified":"2024-06-09T19:00:58","modified_gmt":"2024-06-10T00:00:58","slug":"10-citazioni-sugli-agenti-ai-da-parte-di-harrison-chase-co-fondatore-e-amministratore-delegato-di-langchain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/","title":{"rendered":"10 citazioni sugli agenti AI di Harrison Chase, cofondatore e CEO di LangChain"},"content":{"rendered":"<p><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">Harrison Chase \u00e8 co-fondatore e CEO di <\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/che-cose-la-langchain-come-posso-usarla-per-lai-aziendale\/\"><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">Catena di Langhe<\/span><\/a><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">, un framework open-source che consente agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Chase ha lanciato LangChain nell'ottobre 2022, mentre lavorava presso la startup di machine learning Robust Intelligence.<\/span>.<span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\"> Il progetto ha rapidamente guadagnato popolarit\u00e0 tra gli sviluppatori per le sue astrazioni modulari e le ampie integrazioni che semplificano il processo di creazione di applicazioni basate su LLM.<\/span><span data-color=\"rgb(232 232 227\/var(--tw-bg-opacity))\" style=\"color: inherit\">.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">Prima di fondare <\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/i-10-principali-strumenti-di-langchain-e-come-utilizzarli\/\"><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">Catena di Langhe<\/span><\/a><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">, Chase ha guidato il team ML di Robust Intelligence e il team di entity linking di Kensho, una startup fintech.<\/span>.<span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\"> Ha studiato statistica e informatica all'Universit\u00e0 di Harvard.<\/span><span data-color=\"rgb(232 232 227\/var(--tw-bg-opacity))\" style=\"color: inherit\">.<\/span><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\"> In qualit\u00e0 di CEO, Chase ha supervisionato la rapida crescita di LangChain, con la raccolta di oltre $30 milioni di finanziamenti a una valutazione di oltre $200M in pochi mesi dalla costituzione nel 2023.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p>Visti i suoi importanti contributi al campo dell'IA e, in particolare, degli agenti di IA, diamo un'occhiata a 10 citazioni di Harrison Chase sull'argomento:<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#1_%E2%80%9CI_dont_think_weve_kind_of_nailed_the_the_right_way_to_interact_with_these_agent_applications_I_think_a_human_in_the_loop_is_kind_of_still_necessary_because_theyre_not_super_reliable_But_if_its_in_the_loop_too_much_then_its_not_actually_doing_that_much_useful_thing_So_theres_kind_of_like_a_weird_balance_there%E2%80%9D\" >1. \"Non credo che abbiamo ancora trovato il modo giusto per interagire con queste applicazioni. Penso che un umano nel loop sia ancora necessario perch\u00e9 non sono super affidabili. Ma se l'agente \u00e8 troppo presente, non sta facendo nulla di utile. Quindi, c'\u00e8 una sorta di strano equilibrio\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#2_%E2%80%9CAgents_are_like_digital_labor_%E2%80%93_capable_of_automatically_browsing_the_web_navigating_our_files_using_our_applications_and_potentially_even_controlling_our_devices_for_us%E2%80%9D\" >2. \"Gli agenti sono come una manodopera digitale, in grado di navigare automaticamente sul web, di utilizzare le nostre applicazioni e, potenzialmente, di controllare i nostri dispositivi al posto nostro\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#3_%E2%80%9CWere_basically_constantly_using_a_variety_of_different_tools_to_help_us_with_a_given_task_This_is_where_agents_are_a_bit_different_%E2%80%93_instead_of_us_using_those_tools_we_just_describe_to_an_AI_what_the_task_is_and_what_the_end_goal_is_and_then_then_it_plans_which_tools_it_needs_to_use_and_how_to_use_them_and_then_it_actually_does_it_on_its_own%E2%80%9D\" >3. \"In pratica, utilizziamo costantemente una serie di strumenti diversi per aiutarci a svolgere un determinato compito. Qui gli agenti sono un po' diversi: invece di essere noi a usare quegli strumenti, ci limitiamo a descrivere a un'intelligenza artificiale qual \u00e8 il compito e qual \u00e8 l'obiettivo finale, e poi essa pianifica quali strumenti deve usare e come usarli e poi lo fa davvero da sola\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#4_%E2%80%9CNot_only_can_they_complete_the_task_much_quicker_than_we_can_but_in_theory_we_wouldnt_even_need_to_know_how_to_use_these_tools_in_the_first_place%E2%80%9D\" >4. \"Non solo possono portare a termine il compito molto pi\u00f9 velocemente di noi, ma in teoria non avremmo nemmeno bisogno di sapere come usare questi strumenti\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#5_%E2%80%9CI_think_theres_probably_like_two_places_where_its_going_One_is_like_more_generic_tool_usage_so_having_you_know_humans_specify_a_set_of_tools_and_then_having_agents_use_those_tools_in_kind_of_like_more_open-ended_ways%E2%80%9D\" >5. \"Penso che ci siano probabilmente due direzioni in cui si sta andando. Uno \u00e8 l'uso pi\u00f9 generico degli strumenti, per cui gli esseri umani specificano una serie di strumenti e poi gli agenti li usano in modi pi\u00f9 aperti\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#6_%E2%80%9CI_think_the_idea_of_like_long-term_memory_is_really_interesting_so_having_agents_remember_things_over_time_and_kind_of_like_build_up_knowledge%E2%80%9D\" >6. \"Penso che l'idea della memoria a lungo termine sia molto interessante, in quanto gli agenti devono ricordare le cose nel tempo e costruire la conoscenza\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#7_%E2%80%9CWe_kind_of_like_condensed_that_into_information_and_so_I_think_thats_a_really_interesting_step_in_this_idea_of_like_more_personalized_agents_that_know_more_about_you%E2%80%9D\" >7. \"Abbiamo condensato tutto questo in informazioni e penso che sia un passo molto interessante verso l'idea di agenti pi\u00f9 personalizzati che conoscono meglio l'utente\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#8_%E2%80%9CI_think_theres_a_big_pain_point_that_this_is_solving_which_is_like_for_all_these_generative_models_its_really_hard_to_evaluate_them%E2%80%9D\" >8. \"Credo che questo risolva un grosso problema: per tutti questi modelli generativi \u00e8 davvero difficile valutarli\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#9_%E2%80%9CAnd_thats_because_you_arent_producing_like_a_single_number_that_you_can_do_like_MSE_on_or_accuracy_or_something_like_that_youve_now_got_like_these_I_mean_at_the_very_least_youve_got_like_a_natural_language_response%E2%80%9D\" >9. \"E questo perch\u00e9 non si produce un singolo numero su cui si pu\u00f2 fare un calcolo come l'MSE o l'accuratezza o qualcosa del genere, ma si hanno queste, come minimo, risposte in linguaggio naturale\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-quotes-on-ai-agents-from-harrison-chase-co-founder-and-ceo-of-langchain\/#10_%E2%80%9CSo_I_think_thats_a_thats_an_area_that_yeah_I_mean_were_both_extremely_excited_about_I_think_is_using_language_models_themselves_to_evaluate_language_model_outputs%E2%80%9D\" >10. \"Quindi penso che sia un'area di cui siamo entrambi estremamente entusiasti, cio\u00e8 l'uso dei modelli linguistici stessi per valutare i risultati dei modelli linguistici\".<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_%E2%80%9CI_dont_think_weve_kind_of_nailed_the_the_right_way_to_interact_with_these_agent_applications_I_think_a_human_in_the_loop_is_kind_of_still_necessary_because_theyre_not_super_reliable_But_if_its_in_the_loop_too_much_then_its_not_actually_doing_that_much_useful_thing_So_theres_kind_of_like_a_weird_balance_there%E2%80%9D\"><\/span>1. \"Non credo che abbiamo ancora trovato il modo giusto per interagire con queste applicazioni. Penso che un umano nel loop sia ancora necessario perch\u00e9 non sono super affidabili. Ma se l'agente \u00e8 troppo presente, non sta facendo nulla di utile. Quindi, c'\u00e8 una sorta di strano equilibrio\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">In questo estratto di un <\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=1s\"><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">presentazione<\/span><\/a><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\"> con Sequoia Capital, Chase mette in evidenza le sfide legate alla progettazione di interazioni efficaci tra l'utente e gli agenti di intelligenza artificiale. Sottolinea il delicato equilibrio necessario tra la supervisione umana e l'autonomia dell'agente per garantire l'affidabilit\u00e0 e massimizzare l'utilit\u00e0 dell'agente.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_%E2%80%9CAgents_are_like_digital_labor_%E2%80%93_capable_of_automatically_browsing_the_web_navigating_our_files_using_our_applications_and_potentially_even_controlling_our_devices_for_us%E2%80%9D\"><\/span>2. \"Gli agenti sono come una manodopera digitale, in grado di navigare automaticamente sul web, di utilizzare le nostre applicazioni e, potenzialmente, di controllare i nostri dispositivi al posto nostro\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">Durante il suo <\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.ted.com\/talks\/harrison_chase_the_magical_ai_assistants_of_the_future_and_the_engineering_behind_them\"><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">Discorso TED<\/span><\/a><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">, Chase introduce il concetto di agenti di IA come entit\u00e0 digitali che <\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/5-problemi-di-ai-aziendali-che-potete-risolvere-con-langchain\/\"><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">pu\u00f2 eseguire compiti<\/span><\/a><span data-color=\"rgb(252, 252, 249)\" style=\"color: inherit\">autonomamente, come la navigazione sul web, la navigazione nei file e il controllo dei dispositivi. Li paragona a una forma di lavoro digitale.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_%E2%80%9CWere_basically_constantly_using_a_variety_of_different_tools_to_help_us_with_a_given_task_This_is_where_agents_are_a_bit_different_%E2%80%93_instead_of_us_using_those_tools_we_just_describe_to_an_AI_what_the_task_is_and_what_the_end_goal_is_and_then_then_it_plans_which_tools_it_needs_to_use_and_how_to_use_them_and_then_it_actually_does_it_on_its_own%E2%80%9D\"><\/span>3. \"In pratica, utilizziamo costantemente una serie di strumenti diversi per aiutarci a svolgere un determinato compito. Qui gli agenti sono un po' diversi: invece di essere noi a usare quegli strumenti, ci limitiamo a descrivere a un'intelligenza artificiale qual \u00e8 il compito e qual \u00e8 l'obiettivo finale, e poi essa pianifica quali strumenti deve usare e come usarli e poi lo fa davvero da sola\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Chase fa una distinzione tra l'approccio tradizionale che prevede l'uso di strumenti da parte degli esseri umani per completare i compiti e l'approccio degli agenti di intelligenza artificiale. Con gli agenti, gli utenti descrivono semplicemente il compito e l'obiettivo finale e l'agente seleziona e utilizza autonomamente gli strumenti necessari.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_%E2%80%9CNot_only_can_they_complete_the_task_much_quicker_than_we_can_but_in_theory_we_wouldnt_even_need_to_know_how_to_use_these_tools_in_the_first_place%E2%80%9D\"><\/span>4. \"Non solo possono portare a termine il compito molto pi\u00f9 velocemente di noi, ma in teoria non avremmo nemmeno bisogno di sapere come usare questi strumenti\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Per quanto riguarda i vantaggi degli agenti di IA, Chase sottolinea il loro potenziale nel completare i compiti pi\u00f9 velocemente degli esseri umani. Suggerisce inoltre che gli agenti potrebbero eliminare la necessit\u00e0 per gli utenti di avere una conoscenza preliminare degli strumenti necessari per il compito.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_%E2%80%9CI_think_theres_probably_like_two_places_where_its_going_One_is_like_more_generic_tool_usage_so_having_you_know_humans_specify_a_set_of_tools_and_then_having_agents_use_those_tools_in_kind_of_like_more_open-ended_ways%E2%80%9D\"><\/span>5. \"Penso che ci siano probabilmente due direzioni in cui si sta andando. Uno \u00e8 l'uso pi\u00f9 generico degli strumenti, per cui gli esseri umani specificano una serie di strumenti e poi gli agenti li usano in modi pi\u00f9 aperti\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>In un <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/arize.com\/resource\/langchain\/\">intervista<\/a>Chase discute le direzioni future degli agenti di intelligenza artificiale. Tra le aree di sviluppo, prevede che gli agenti utilizzino strumenti specificati dall'utente in modi pi\u00f9 flessibili e aperti.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_%E2%80%9CI_think_the_idea_of_like_long-term_memory_is_really_interesting_so_having_agents_remember_things_over_time_and_kind_of_like_build_up_knowledge%E2%80%9D\"><\/span>6. \"Penso che l'idea della memoria a lungo termine sia molto interessante, in quanto gli agenti devono ricordare le cose nel tempo e costruire la conoscenza\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Chase identifica la memoria a lungo termine come un'altra area chiave per il progresso degli agenti AI. \u00c8 incuriosito dalla possibilit\u00e0 che gli agenti accumulino conoscenze nel tempo e le sfruttino per informare le loro azioni e decisioni.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_%E2%80%9CWe_kind_of_like_condensed_that_into_information_and_so_I_think_thats_a_really_interesting_step_in_this_idea_of_like_more_personalized_agents_that_know_more_about_you%E2%80%9D\"><\/span>7. \"Abbiamo condensato tutto questo in informazioni e penso che sia un passo molto interessante verso l'idea di agenti pi\u00f9 personalizzati che conoscono meglio l'utente\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Elaborando il concetto di agenti personalizzati, Chase esplora come gli agenti potrebbero condensare le informazioni provenienti dalle interazioni e dalle preferenze di un utente nel corso del tempo. Ci\u00f2 consentirebbe un'esperienza pi\u00f9 personalizzata e su misura.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_%E2%80%9CI_think_theres_a_big_pain_point_that_this_is_solving_which_is_like_for_all_these_generative_models_its_really_hard_to_evaluate_them%E2%80%9D\"><\/span>8. \"Credo che questo risolva un grosso problema: per tutti questi modelli generativi \u00e8 davvero difficile valutarli\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Chase discute la sfida della valutazione dei modelli generativi. Suggerisce che gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero potenzialmente aiutare a risolvere questo problema.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_%E2%80%9CAnd_thats_because_you_arent_producing_like_a_single_number_that_you_can_do_like_MSE_on_or_accuracy_or_something_like_that_youve_now_got_like_these_I_mean_at_the_very_least_youve_got_like_a_natural_language_response%E2%80%9D\"><\/span>9. \"E questo perch\u00e9 non si produce un singolo numero su cui si pu\u00f2 fare un calcolo come l'MSE o l'accuratezza o qualcosa del genere, ma si hanno queste, come minimo, risposte in linguaggio naturale\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Chase approfondisce la difficolt\u00e0 di valutare i modelli generativi, osservando che i loro risultati sono spesso risposte in linguaggio naturale piuttosto che metriche facilmente quantificabili come l'errore quadratico medio o l'accuratezza.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_%E2%80%9CSo_I_think_thats_a_thats_an_area_that_yeah_I_mean_were_both_extremely_excited_about_I_think_is_using_language_models_themselves_to_evaluate_language_model_outputs%E2%80%9D\"><\/span>10. \"Quindi penso che sia un'area di cui siamo entrambi estremamente entusiasti, cio\u00e8 l'uso dei modelli linguistici stessi per valutare i risultati dei modelli linguistici\".<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Chase esprime entusiasmo per l'idea di utilizzare i modelli linguistici per valutare i risultati di altri modelli linguistici, considerandolo un approccio promettente per affrontare le sfide della valutazione dei modelli generativi.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Harrison Chase is the co-founder and CEO of LangChain, an open-source framework that enables developers to easily build applications powered by large language models (LLMs). 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