{"id":11074,"date":"2024-05-29T16:14:05","date_gmt":"2024-05-29T21:14:05","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=11074"},"modified":"2024-05-29T16:14:05","modified_gmt":"2024-05-29T21:14:05","slug":"introduzione-alla-langchain-casi-duso-aziendali-top-strumenti-framework-aiyou-56","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/","title":{"rendered":"Introduzione a LangChain: Casi d'uso aziendali pi\u00f9 importanti + strumenti e strutture migliori - AI&amp;YOU #56"},"content":{"rendered":"<p><strong>Caso d'uso del settore:<\/strong> Rakuten, una grande azienda con oltre 70 attivit\u00e0, ha utilizzato il pacchetto OpenGPTs di LangChain per offrire un'esperienza di empowerment ai dipendenti. Tre ingegneri hanno impiegato solo una settimana per rendere operativa la piattaforma iniziale per i 32.000 dipendenti di Rakuten, dimostrando la velocit\u00e0 e l'efficienza guadagnate.<\/p>\n\n\n<p>LangChain \u00e8 un framework che semplifica il processo di composizione dei modelli linguistici con dati esterni per costruire potenti applicazioni. Negli ultimi mesi, la popolarit\u00e0 di LangChain \u00e8 esplosa grazie alla conversazione sugli agenti di intelligenza artificiale e <strong>flussi di lavoro agenziali<\/strong> (ricordate questo termine), LangChain fornisce un'interfaccia generica per collegare gli LLM con dati strutturati, documenti e API, rendendo pi\u00f9 facile che mai la creazione di agenti end-to-end in grado di comprendere e interagire con la conoscenza aziendale.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Nell'edizione di questa settimana di AI&amp;YOU, esploriamo le intuizioni di tre blog che abbiamo pubblicato:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Cos'\u00e8 LangChain e come posso usarlo per la mia azienda?<\/p><\/li><li><p>I 10 principali strumenti di LangChain e il loro utilizzo<\/p><\/li><li><p>10 citazioni sugli agenti AI di Harrison Chase, cofondatore e CEO di LangChain<\/p><\/li>\n<\/ul>\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-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Intro_to_LangChain_enterprise_use_cases_top_tools_and_frameworks_%E2%80%93_AI_YOU_56\" >Introduzione a LangChain: casi d'uso aziendali, strumenti di punta e framework - AI&amp;YOU #56<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Key_Features_of_LangChain\" >Caratteristiche principali di LangChain<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#How_LangChain_Works_Under_the_Hood\" >Come funziona LangChain sotto il cofano<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Why_LangChain_for_Your_Enterprise\" >Perch\u00e9 LangChain per la vostra azienda?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Unlock_Language_Models_Potential_with_Structured_Data_Access\" >Liberare il potenziale dei modelli linguistici con l'accesso strutturato ai dati<\/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\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Leverage_Up-to-Date_Knowledge_and_Information\" >Sfruttare conoscenze e informazioni aggiornate<\/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\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Streamline_Development_of_Enterprise_AI_Applications\" >Semplificare lo sviluppo di applicazioni AI aziendali<\/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\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Boost_Productivity_with_Reusable_Components\" >Aumentare la produttivit\u00e0 con i componenti riutilizzabili<\/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\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Built-in_Tools_and_Utilities\" >Strumenti e utilit\u00e0 integrati<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Top_10_LangChain_Tools_And_How_to_Use_Them\" >I 10 principali strumenti di LangChain e il loro utilizzo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#10_Quotes_on_AI_Agents_From_Harrison_Chase_Co-Founder_and_CEO_of_LangChain\" >10 citazioni sugli agenti AI di Harrison Chase, cofondatore e CEO di LangChain<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Thank_you_for_taking_the_time_to_read_AI_YOU\" >Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI &amp; YOU!<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Intro_to_LangChain_enterprise_use_cases_top_tools_and_frameworks_%E2%80%93_AI_YOU_56\"><\/span><strong>Introduzione a LangChain: casi d'uso aziendali, strumenti di punta e framework - AI&amp;YOU #56<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>LangChain consente di integrare perfettamente i modelli linguistici con fonti di dati esterne, aprendo un mondo di possibilit\u00e0 per sfruttare la potenza di questi sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia.<\/p>\n\n\n<p>Uno dei punti di forza principali di LangChain \u00e8 la capacit\u00e0 di integrare i modelli linguistici con capacit\u00e0 di reperimento. Questo approccio, noto come <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/recupero-della-generazione-aumentata-rag-in-enterprise-ai\/\">generazione aumentata del recupero (RAG)<\/a>permette ai modelli linguistici di accedere e incorporare informazioni rilevanti da fonti di dati esterne, come database, API o archivi di documenti.<\/p>\n\n\n<p>Combinando le capacit\u00e0 di comprensione e generazione del linguaggio naturale del modello linguistico con l'accesso alla conoscenza esterna, LangChain apre nuove possibilit\u00e0 di costruire applicazioni intelligenti e consapevoli del contesto per la vostra azienda.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/3ab6191d-2d39-4aee-8c41-88c42957f030.jpg\" alt=\"Catena di Langhe\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Key_Features_of_LangChain\"><\/span>Caratteristiche principali di LangChain<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Generazione aumentata di recupero per i modelli linguistici<\/strong>: Consente ai modelli linguistici di sfruttare fonti di dati esterne, migliorando le loro conoscenze. Fornisce risposte pi\u00f9 precise e informate, soprattutto per le applicazioni che richiedono informazioni aggiornate o specializzate.<\/p><\/li><li><p><strong>Catene componibili per flussi di lavoro complessi<\/strong>: Permette di creare flussi di lavoro complessi componendo catene riutilizzabili che incapsulano le operazioni. Promuove la riusabilit\u00e0 e la manutenibilit\u00e0 del codice, consentendo lo sviluppo di applicazioni sofisticate con facilit\u00e0.<\/p><\/li><li><p><strong>Agenti e catene di tipo off-the-shelf<\/strong>: Fornisce agenti e catene precostituiti che coprono un'ampia gamma di casi d'uso. Accelera il processo di sviluppo, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su attivit\u00e0 di livello superiore.<\/p><\/li><li><p><strong>Supporto per diversi formati di dati<\/strong>: Offre un supporto integrato per diversi formati di dati, tra cui testo, PDF, immagini e dati strutturati. Permette un'integrazione perfetta con varie fonti di informazione per soluzioni complete e basate sui dati.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_LangChain_Works_Under_the_Hood\"><\/span>Come funziona LangChain sotto il cofano<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'architettura modulare di LangChain consente agli sviluppatori di comporre catene complesse che integrano modelli linguistici con dati esterni e logica personalizzata. Al centro ci sono agenti, strumenti, memoria e catene. <strong>Agenti<\/strong> orchestrare i flussi di lavoro, determinando quali strumenti utilizzare e come combinare i loro risultati. <strong>Strumenti<\/strong> eseguire compiti specifici, come l'interrogazione di database o l'applicazione di modelli linguistici. <strong>Memoria<\/strong> mantiene il contesto tra le varie fasi, consentendo di prendere decisioni informate. <strong>Catene<\/strong> definire la sequenza delle operazioni e il flusso dei dati.<\/p>\n\n\n<p>LangChain fornisce catene precostituite per i casi d'uso pi\u00f9 comuni, consentendo al contempo la creazione di catene personalizzate. In un tipico flusso di lavoro, un agente recupera i dati rilevanti utilizzando gli strumenti, li passa a un modello linguistico per l'elaborazione e valuta l'output, potenzialmente iterando con ulteriori strumenti o memoria.<\/p>\n\n\n<p>L'estensibilit\u00e0 di LangChain consente agli sviluppatori di creare agenti e strumenti personalizzati per incapsulare la logica specifica del dominio o per integrarsi con sistemi proprietari, consentendo soluzioni personalizzate che sfruttano modelli linguistici di grandi dimensioni con dati strutturati e regole aziendali.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/10c8b8aa-bcba-4328-82ee-d2f671e78d55.png\" alt=\"Struttura LangChain\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_LangChain_for_Your_Enterprise\"><\/span>Perch\u00e9 LangChain per la vostra azienda?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Le aziende sono alla ricerca di modi per sbloccare il potenziale dei modelli linguistici di grandi dimensioni, ma la loro integrazione con i complessi processi aziendali e i dati strutturati pu\u00f2 essere impegnativa. LangChain colma questa lacuna, offrendo un solido framework che collega i modelli linguistici ai dati e ai flussi di lavoro aziendali.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unlock_Language_Models_Potential_with_Structured_Data_Access\"><\/span><strong>Liberare il potenziale dei modelli linguistici con l'accesso strutturato ai dati<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>La generazione aumentata di LangChain consente ai modelli linguistici di accedere e incorporare informazioni da diverse fonti di dati strutturati. Questa fusione tra l'elaborazione del linguaggio naturale e i dati strutturati consente alle aziende di sfruttare i modelli linguistici e di garantire che i risultati siano basati su informazioni accurate e pertinenti.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Leverage_Up-to-Date_Knowledge_and_Information\"><\/span><strong>Sfruttare conoscenze e informazioni aggiornate<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>L'integrazione di LangChain con le fonti di dati in tempo reale garantisce che i risultati dei modelli linguistici siano informati dai dati pi\u00f9 aggiornati, riducendo al minimo il rischio che informazioni obsolete ostacolino il processo decisionale.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Streamline_Development_of_Enterprise_AI_Applications\"><\/span><strong>Semplificare lo sviluppo di applicazioni AI aziendali<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>L'architettura modulare di LangChain, le catene componibili, gli agenti e gli strumenti disponibili accelerano il processo di sviluppo, consentendo una rapida prototipazione e distribuzione di soluzioni intelligenti su misura.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Boost_Productivity_with_Reusable_Components\"><\/span><strong>Aumentare la produttivit\u00e0 con i componenti riutilizzabili<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>L'enfasi di LangChain sulla riusabilit\u00e0 e sulla modularit\u00e0 porta a un aumento della produttivit\u00e0 dei team di sviluppo aziendali. I componenti precostituiti e la logica aziendale incapsulata ottimizzano gli sforzi di sviluppo, riducono il debito tecnico e favoriscono la collaborazione.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Built-in_Tools_and_Utilities\"><\/span><strong>Strumenti e utilit\u00e0 integrati<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>Gli strumenti e le utilit\u00e0 integrate di LangChain, tra cui splitter di testo, archivi vettoriali e embedding, consentono un'elaborazione efficiente dei dati e un'interazione perfetta con i modelli linguistici.<\/p>\n\n\n<p>Le aziende possono ottimizzare le pipeline di dati, estrarre informazioni da fonti non strutturate e creare applicazioni robuste in grado di gestire diversi formati di dati e grandi volumi di informazioni.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_10_LangChain_Tools_And_How_to_Use_Them\"><\/span>I 10 principali strumenti di LangChain e il loro utilizzo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Questa settimana, inoltre, diamo uno sguardo ai 10 principali strumenti di LangChain e a come la vostra azienda pu\u00f2 utilizzarli:<\/p>\n\n\n<p>\ud83d\udcc8 <strong>Analisi dei dati finanziari con Alpha Vantage:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Alpha Vantage \u00e8 un potente strumento API che fornisce dati sui mercati finanziari agli agenti LangChain. Consente agli agenti di recuperare dati storici e in tempo reale su azioni, valute e criptovalute. Questo strumento \u00e8 prezioso per la creazione di applicazioni finanziarie come i predittori dei prezzi delle azioni e i consulenti per gli investimenti.<\/p>\n\n\n<p>\ud83c\udfa8 <strong>Generazione di immagini dal testo con DALL-E:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>DALL-E \u00e8 uno strumento di generazione di immagini di OpenAI che porta la creativit\u00e0 visiva agli agenti LangChain. Permette agli agenti di generare immagini da descrizioni testuali, consentendo applicazioni creative. Con l'integrazione di DALL-E, gli agenti possono creare immagini per migliorare l'esperienza dell'utente.<\/p>\n\n\n<p>\ud83d\udd0d <strong>Dati SEO completi da DataForSEO<\/strong>:<\/p>\n\n\n<p>DataForSEO \u00e8 una piattaforma di dati SEO completa che si integra con LangChain. Fornisce l'accesso ai dati dei motori di ricerca, comprese le classifiche delle parole chiave, le caratteristiche delle SERP e le informazioni sui concorrenti. Questa integrazione semplifica il processo di creazione di agenti AI incentrati sulla SEO, come ottimizzatori di contenuti e assistenti per la ricerca di parole chiave.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udde3\ufe0f Sintesi vocale realistica di ElevenLabs:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>L'API Text2Speech di ElevenLabs offre una sintesi vocale realistica agli agenti LangChain. Consente agli agenti di generare discorsi dal suono naturale in varie lingue e voci. La tecnologia di clonazione vocale emozionale aggiunge una nuova dimensione alle risposte degli agenti, rendendole pi\u00f9 coinvolgenti ed espressive.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udcc1 Connessione dei dati di Google Drive con LangChain:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>L'integrazione con Google Drive consente agli agenti LangChain di accedere e analizzare i dati archiviati nei file di Google Drive. Gli agenti possono caricare i documenti direttamente da Drive, estrarre informazioni utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni e generare sintesi o risposte. Questa integrazione semplifica il processo di connessione dei dati di Drive con l'intelligenza artificiale, eliminando la necessit\u00e0 di trasferire manualmente i dati.<\/p>\n\n\n<p>\ud83e\udde0 <strong>Arricchire gli agenti con la conoscenza di Wolfram Alpha:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Wolfram Alpha \u00e8 un motore di conoscenza computazionale che fornisce conoscenze di livello esperto su una vasta gamma di argomenti. L'integrazione di Wolfram Alpha con LangChain consente agli agenti di eseguire calcoli complessi, generare visualizzazioni di dati e fornire risposte informate. Questa combinazione consente agli agenti di risolvere problemi, fornire spiegazioni e offrire approfondimenti in vari ambiti.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83c\udf4b Costruire agenti interattivi con Lemon Agent:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Lemon Agent fornisce un framework per la creazione di agenti interattivi in grado di interagire con l'ambiente circostante e di prendere decisioni basate su dati reali. L'integrazione con LangChain consente agli agenti di leggere e scrivere accuratamente i dati in strumenti come Airtable, Hubspot e Notion. Ci\u00f2 consente di creare flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale che automatizzano le attivit\u00e0, recuperano le informazioni e aggiornano i record negli strumenti aziendali.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83e\udde0 Aggiungere la memoria a lungo termine con Memorize:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Memorize aggiunge capacit\u00e0 di memoria a lungo termine agli agenti LangChain, consentendo loro di ricordare e riassumere conversazioni e interazioni precedenti. Utilizza tecniche di apprendimento non supervisionato per mettere a punto modelli linguistici di grandi dimensioni, consentendo una memorizzazione e un richiamo efficaci. Con Memorize, gli agenti possono conservare il contesto in pi\u00f9 sessioni, offrendo un'esperienza utente pi\u00f9 personalizzata e coerente.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udd2c Accesso alla ricerca biomedica con PubMed:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>PubMed \u00e8 un vasto database di letteratura biomedica, contenente milioni di articoli scientifici e abstract. L'integrazione di PubMed con LangChain consente agli agenti di cercare, recuperare e analizzare questo patrimonio di conoscenze scientifiche. Questo strumento \u00e8 prezioso per i ricercatori, gli operatori sanitari e tutti coloro che lavorano nel settore biomedico.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udcca Analisi delle tendenze di ricerca con Google Trends:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Google Trends fornisce informazioni sulla popolarit\u00e0 dei termini di ricerca nel tempo, comprese le tendenze del volume di ricerca, le query correlate e l'interesse geografico. L'integrazione dei dati di Google Trends con LangChain consente agli agenti di fornire approfondimenti sulle tendenze di ricerca, identificare gli argomenti emergenti e ottimizzare le strategie di contenuto. Ci\u00f2 pu\u00f2 essere utile per i pianificatori di contenuti basati sull'intelligenza artificiale, gli assistenti per le ricerche di mercato e altre applicazioni che si basano sulla comprensione del comportamento degli utenti e della domanda del mercato.<\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo\">https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=pBBe1pk8hf4&amp;t=32s&amp;pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo<\/a><\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Quotes_on_AI_Agents_From_Harrison_Chase_Co-Founder_and_CEO_of_LangChain\"><\/span>10 citazioni sugli agenti AI di Harrison Chase, cofondatore e CEO di LangChain<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p> \"Non credo che abbiamo ancora trovato il modo giusto per interagire con queste applicazioni. Penso che la presenza di un umano nel loop sia ancora necessaria, 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\".<\/p><\/li><li><p>\"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\".<\/p><\/li><li><p> \"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 usare noi quegli strumenti, descriviamo a un'intelligenza artificiale qual \u00e8 il compito e qual \u00e8 l'obiettivo finale, e poi questa pianifica quali strumenti deve usare e come usarli e poi lo fa davvero da sola\".<\/p><\/li><li><p>\"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\".<\/p><\/li><li><p>\"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\".<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>Per le altre interessanti citazioni di Harrison Chase sugli agenti AI e sul loro impatto sul futuro della tecnologia, consultate il nostro blog completo.<\/p>\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\" \/>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Thank_you_for_taking_the_time_to_read_AI_YOU\"><\/span><strong>Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI &amp; YOU!<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p><strong>Per ulteriori contenuti sull'IA aziendale, tra cui infografiche, statistiche, guide, articoli e video, seguite Skim AI su <\/strong><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/linkedin.com\/company\/skim-ai\"><strong>LinkedIn<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n<p>Siete un fondatore, un CEO, un Venture Capitalist o un investitore alla ricerca di servizi di consulenza o due diligence sull'IA? 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It only took three engineers one week to get the initial platform up and running for Rakuten&#8217;s 32,000 employees, showcasing the speed and efficiency gains. 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