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Quando l'IA fa le fusa: Cheshire Cat AI, Produc...

Quando l'IA fa le fusa: Cheshire Cat AI, Production-ready AI Assistant Framework

Video: https://video.linux.it/w/52PVMQRWmKCmbMRQjdLeXf?start=1h0m49&stop=1h29m3
Codice: https://github.com/AlessandroSpallina/ccat-community-assistant

GPT, Llama2, Mistral, Gemini, RAG... da dove inizio?

Facciamo il punto sui Large Language Models e cerchiamo di capire come sceglierli e come iniziare a costruirci sopra AI Assistant che possano affiancare gli umani grazie a Cheshire Cat AI

Quale LLM scegliere? LLM proprietari o open-weights? Come dare accesso a informazioni nuove? Dinamiche? Come inizio ad avere qualcosa funzionante senza diventare scemo?

Forse, dopo questo talk, qualche domanda avrà trovato una risposta

Alessandro Spallina — Telco Cloud Engineering e Core Contributor di Cheshire Cat AI

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Python Torino

January 17, 2024
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Transcript

  1. CHESHIRE CAT AI, Production-ready AI Assistant Framework Quando lʼIA fa

    le fusa Alessandro Spallina, Core Contributor 17/01/2024
  2. Overview Cheshire Cat The AI Assistant Framework 1. Large Language

    Model 2. Architetture sw on-top 3. Cheshire Cat AI 4. Demo
  3. Large Language Model (LLM) Cheshire Cat The AI Assistant Framework

    Funzionalità: • Elaborazione del linguaggio • Generazione di testo ◦ Traduzioni ◦ QA ◦ Riassunti LLM Testo (Prompt) Testo (Risposta)
  4. Large Language Model (LLM) Cheshire Cat The AI Assistant Framework

    Funzionalità: • Elaborazione del linguaggio • Generazione di testo ◦ Traduzioni ◦ QA ◦ Riassunti LLM Testo (Prompt) Testo (Risposta) Limitazioni: • Comprensione superficiale ◦ Bias ◦ Errori di contestualizzazione ◦ Allucinazioni • Non hanno memoria (sessione) ◦ Conoscenza statica
  5. LLM Proprietari vs Open Cheshire Cat The AI Assistant Framework

    LLM Proprietari: • Potenti 😊 • Servizi in cloud ◦ Pay per use 😊 ▪ No hw specializzato ◦ Privacy? 🤔 • Vendor-lock 😡
  6. LLM Proprietari vs Open Cheshire Cat The AI Assistant Framework

    LLM Proprietari: • Potenti 😊 • Servizi in cloud ◦ Pay per use 😊 ▪ No hw specializzato ◦ Privacy? 🤔 • Vendor-lock 😡 LLM Open (weights/source): • Non ancora così potenti 😒 • On-prem ◦ Controllo -> Privacy first 😊 ◦ Serve hw specializzato (GPU) 😒 • No vendor -> no lock! 😊
  7. Memoria Cheshire Cat The AI Assistant Framework Limitazioni: • Comprensione

    superficiale ◦ Bias ◦ Errori di contestualizzazione ◦ Allucinazioni • Non hanno memoria (sessione) ◦ Conoscenza statica
  8. Cheshire Cat AI: Memoria Cheshire Cat The AI Assistant Framework

    • Episodica ◦ Ricordi di interazioni passate con lʼutente • Dichiarativa ◦ Ricordi di documentazione fornita • Procedurale ◦ Ricordi di funzioni Python che possono essere chiamate allʼoccorrenza
  9. Cheshire Cat AI: Memoria Cheshire Cat The AI Assistant Framework

    • Episodica ◦ Ricordi di interazioni passate con lʼutente • Dichiarativa ◦ Ricordi di documentazione fornita • Procedurale ◦ Ricordi di funzioni Python che possono essere chiamate allʼoccorrenza Come funziona questa magia?
  10. Retrieval-Augmented Generation (RAG) Cheshire Cat The AI Assistant Framework •

    Tecnica per migliorare ◦ Qualità e pertinenza dellʼoutput • Consiste nel creare un “contesto” da dare in input al LLM in modo che sia aware di dati nuovi/dinamici • Le implementazioni classiche vedono lʼutilizzo di un vectordb dal quale vengono estratti “ricordi” calcolando la similitudine semantica con la query dellʼutente
  11. Cheshire Cat AI: Plugin Cheshire Cat The AI Assistant Framework

    Prendendo ispirazione da sw come Wordpress -> modularità • Personalizzare lʼalgoritmo (agent) tramite @hook ◦ Consente di aggiungere logiche custom in punti specifici • Aggiungere “ricordi” di funzioni Python tramite @tools ◦ Consente di aggiungere logiche di interazione con API / …
  12. CHESHIRE CAT AI Grazie! Alessandro Spallina, Quando l’IA fa le

    fusa [email protected] 17/01/2024 Cheshire Cat The AI Assistant Framework Scanme per contatti del progetto
  13. LLM Open Cheshire Cat The AI Assistant Framework Dataset Model

    Weights } Open Weights } Open Source } Open Source + Data