Come costruire un agente di intelligenza artificiale, senza bisogno di codice<\/h1><\/div>Costruite il vostro agente AI con la vostra base di conoscenze<\/h3><\/div>Nel mondo frenetico di oggi, gli agenti AI possono rivoluzionare le operazioni aziendali, dall'automazione dell'assistenza clienti alla qualificazione dei lead 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Ma come si pu\u00f2 costruire un assistente AI intelligente e affidabile senza avere competenze tecniche approfondite? La chiave \u00e8:<\/p>\n<\/div>
<\/i>Per saperne di pi\u00f9<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Iniziate con una solida base di conoscenze<\/h2><\/div>Il cervello dietro l'agente AI<\/h3><\/div>Una base di conoscenza \u00e8 semplicemente una raccolta curata di documenti - FAQ, manuali di prodotti, PDF, contenuti di siti web - strutturata per alimentare un sistema di intelligenza artificiale. \u00c8 ci\u00f2 che rende l'IA accurata e in linea con il marchio.<\/p>\n
Le migliori pratiche includono:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Ingestione dei documenti e loro suddivisione in segmenti gestibili<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Creazione di incorporazioni per la somiglianza semantica<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Memorizzarli in un database vettoriale per un rapido recupero<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>![\"Base](\"https:\/\/vector-ai-agents.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/ai-agent-knowledgebase.jpg\" "\\"Base")
<\/span><\/div><\/div><\/div><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Scegliere l'architettura della conoscenza dell'intelligenza artificiale: RAG vs. CAG<\/h2><\/div>Provate i nostri agenti AI<\/h3><\/div><\/div><\/div>![\"agente](\"https:\/\/vector-ai-agents.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/ai-agent-rag-1.png\" "\\"agente")
<\/span><\/div>Generazione aumentata dal recupero (RAG)<\/h3><\/div>RAG estrae dinamicamente le informazioni rilevanti al momento dell'interrogazione: Un utente pone una domanda, t<\/span>l sistema recupera i frammenti di conoscenza corrispondenti tramite una ricerca vettoriale, t<\/span>Gli snippet di tubo vengono anteposti al prompt, un<\/span>n LLM genera una risposta fondata e precisa.<\/p>\n<\/div>Pro:<\/h3><\/div>- <\/i><\/span>\n
Sempre aggiornati con i documenti pi\u00f9 recenti<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Forte resistenza alle \"allucinazioni\"<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Adattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>- <\/i><\/span>\n
Latenza di recupero<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Complessit\u00e0 dell'architettura<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Adattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>![\"agente](\"https:\/\/vector-ai-agents.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/ai-agent-cag.png\" "\\"agente")
<\/span><\/div>Generazione aumentata della cache (CAG)<\/h3><\/div>Il CAG precarica le conoscenze utilizzate di frequente nella cache o nel contesto esteso del modello. Quindi, al momento dell'interrogazione, il modello risponde rapidamente senza effettuare ricerche in tempo reale. Questo \u00e8 anche il cosiddetto addestramento estensivo dell'agente AI o Fine Tuning, in cui \u00e8 necessario fornire migliaia di richieste all'agente che poi ristruttura la sua rete neurale.<\/p>\n<\/div>
Pro:<\/h3><\/div>- <\/i><\/span>\n
Risposte pi\u00f9 rapide<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Architettura pi\u00f9 semplice<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>- <\/i><\/span>\n
Meno flessibile per aggiornamenti frequenti<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Limitato dalla dimensione della finestra di contesto<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>Quale scegliere?<\/h3><\/div>Utilizzate RAG se i vostri dati sono grandi, dinamici o devono essere recuperati con precisione. Scegliete CAG se l'insieme di conoscenze \u00e8 piccolo, statico e richiede velocit\u00e0. Tuttavia, CAG richiede molte pi\u00f9 risorse per addestrare il vostro agente AI. Noi di Vector AI Agents possiamo fornirvi una prova gratuita di un agente AI addestrato con RAG.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
![\"formazione](\"https:\/\/vector-ai-agents.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/ai-agents-training.jpg\" "\\"formazione")
<\/span><\/div><\/div><\/div>Costruire senza codificare: Perch\u00e9 il vettore di agenti di intelligenza artificiale \u00e8 ideale<\/h2><\/div>Il cervello dietro l'agente AI<\/h3><\/div>Piattaforme come Vector AI Agents sono un'innovazione per i non sviluppatori:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Non sono necessarie competenze tecniche: Caricare i contenuti (FAQ, PDF, prodotti), definire il tono e il comportamento e distribuire, senza codice.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Motore RAG integrato: i documenti vengono incorporati, indicizzati e recuperati automaticamente.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Implementazione senza soluzione di continuit\u00e0: Integrazione tramite embed web, CRM, WhatsApp, API, senza bisogno di sviluppatori.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>Aggiornamenti point-and-click: Aggiungi nuovi documenti e fai crescere la tua AI, senza operazioni o manutenzione del database vettoriale.<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Conveniente e accessibile: Iniziate con una prova gratuita, poi scalate in base all'aumento dei dati e dell'utilizzo.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div>
Costruite il vostro agente AI con la vostra base di conoscenze<\/h3><\/div>Nel mondo frenetico di oggi, gli agenti AI possono rivoluzionare le operazioni aziendali, dall'automazione dell'assistenza clienti alla qualificazione dei lead 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Ma come si pu\u00f2 costruire un assistente AI intelligente e affidabile senza avere competenze tecniche approfondite? La chiave \u00e8:<\/p>\n<\/div>
<\/i>Per saperne di pi\u00f9<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Iniziate con una solida base di conoscenze<\/h2><\/div>Il cervello dietro l'agente AI<\/h3><\/div>Una base di conoscenza \u00e8 semplicemente una raccolta curata di documenti - FAQ, manuali di prodotti, PDF, contenuti di siti web - strutturata per alimentare un sistema di intelligenza artificiale. \u00c8 ci\u00f2 che rende l'IA accurata e in linea con il marchio.<\/p>\n
Le migliori pratiche includono:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Ingestione dei documenti e loro suddivisione in segmenti gestibili<\/p>\n<\/div><\/li>
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Creazione di incorporazioni per la somiglianza semantica<\/p>\n<\/div><\/li>
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Memorizzarli in un database vettoriale per un rapido recupero<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/span><\/div><\/div><\/div><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Scegliere l'architettura della conoscenza dell'intelligenza artificiale: RAG vs. CAG<\/h2><\/div>Provate i nostri agenti AI<\/h3><\/div><\/div><\/div><\/span><\/div>Generazione aumentata dal recupero (RAG)<\/h3><\/div>RAG estrae dinamicamente le informazioni rilevanti al momento dell'interrogazione: Un utente pone una domanda, t<\/span>l sistema recupera i frammenti di conoscenza corrispondenti tramite una ricerca vettoriale, t<\/span>Gli snippet di tubo vengono anteposti al prompt, un<\/span>n LLM genera una risposta fondata e precisa.<\/p>\n<\/div>Pro:<\/h3><\/div>- <\/i><\/span>\n
Sempre aggiornati con i documenti pi\u00f9 recenti<\/p>\n<\/div><\/li>
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Forte resistenza alle \"allucinazioni\"<\/p>\n<\/div><\/li>
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Adattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>- <\/i><\/span>\n
Latenza di recupero<\/p>\n<\/div><\/li>
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Complessit\u00e0 dell'architettura<\/p>\n<\/div><\/li>
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Adattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/span><\/div>Generazione aumentata della cache (CAG)<\/h3><\/div>Il CAG precarica le conoscenze utilizzate di frequente nella cache o nel contesto esteso del modello. Quindi, al momento dell'interrogazione, il modello risponde rapidamente senza effettuare ricerche in tempo reale. Questo \u00e8 anche il cosiddetto addestramento estensivo dell'agente AI o Fine Tuning, in cui \u00e8 necessario fornire migliaia di richieste all'agente che poi ristruttura la sua rete neurale.<\/p>\n<\/div>
Pro:<\/h3><\/div>- <\/i><\/span>\n
Risposte pi\u00f9 rapide<\/p>\n<\/div><\/li>
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Architettura pi\u00f9 semplice<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>- <\/i><\/span>\n
Meno flessibile per aggiornamenti frequenti<\/p>\n<\/div><\/li>
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Limitato dalla dimensione della finestra di contesto<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>Quale scegliere?<\/h3><\/div>Utilizzate RAG se i vostri dati sono grandi, dinamici o devono essere recuperati con precisione. Scegliete CAG se l'insieme di conoscenze \u00e8 piccolo, statico e richiede velocit\u00e0. Tuttavia, CAG richiede molte pi\u00f9 risorse per addestrare il vostro agente AI. Noi di Vector AI Agents possiamo fornirvi una prova gratuita di un agente AI addestrato con RAG.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
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Non sono necessarie competenze tecniche: Caricare i contenuti (FAQ, PDF, prodotti), definire il tono e il comportamento e distribuire, senza codice.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Motore RAG integrato: i documenti vengono incorporati, indicizzati e recuperati automaticamente.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Implementazione senza soluzione di continuit\u00e0: Integrazione tramite embed web, CRM, WhatsApp, API, senza bisogno di sviluppatori.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Conveniente e accessibile: Iniziate con una prova gratuita, poi scalate in base all'aumento dei dati e dell'utilizzo.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Nel mondo frenetico di oggi, gli agenti AI possono rivoluzionare le operazioni aziendali, dall'automazione dell'assistenza clienti alla qualificazione dei lead 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Ma come si pu\u00f2 costruire un assistente AI intelligente e affidabile senza avere competenze tecniche approfondite? La chiave \u00e8:<\/p>\n<\/div>
Iniziate con una solida base di conoscenze<\/h2><\/div>Il cervello dietro l'agente AI<\/h3><\/div>Una base di conoscenza \u00e8 semplicemente una raccolta curata di documenti - FAQ, manuali di prodotti, PDF, contenuti di siti web - strutturata per alimentare un sistema di intelligenza artificiale. \u00c8 ci\u00f2 che rende l'IA accurata e in linea con il marchio.<\/p>\n
Le migliori pratiche includono:<\/p>\n<\/div>
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Ingestione dei documenti e loro suddivisione in segmenti gestibili<\/p>\n<\/div><\/li>
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Creazione di incorporazioni per la somiglianza semantica<\/p>\n<\/div><\/li>
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Memorizzarli in un database vettoriale per un rapido recupero<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Sempre aggiornati con i documenti pi\u00f9 recenti<\/p>\n<\/div><\/li>
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Forte resistenza alle \"allucinazioni\"<\/p>\n<\/div><\/li>
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Adattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>- <\/i><\/span>\n
Latenza di recupero<\/p>\n<\/div><\/li>
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Complessit\u00e0 dell'architettura<\/p>\n<\/div><\/li>
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Adattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Pro:<\/h3><\/div>- <\/i><\/span>\n
Risposte pi\u00f9 rapide<\/p>\n<\/div><\/li>
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Architettura pi\u00f9 semplice<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>- <\/i><\/span>\n
Meno flessibile per aggiornamenti frequenti<\/p>\n<\/div><\/li>
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Limitato dalla dimensione della finestra di contesto<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Non sono necessarie competenze tecniche: Caricare i contenuti (FAQ, PDF, prodotti), definire il tono e il comportamento e distribuire, senza codice.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Motore RAG integrato: i documenti vengono incorporati, indicizzati e recuperati automaticamente.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Implementazione senza soluzione di continuit\u00e0: Integrazione tramite embed web, CRM, WhatsApp, API, senza bisogno di sviluppatori.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Conveniente e accessibile: Iniziate con una prova gratuita, poi scalate in base all'aumento dei dati e dell'utilizzo.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Il cervello dietro l'agente AI<\/h3><\/div>Una base di conoscenza \u00e8 semplicemente una raccolta curata di documenti - FAQ, manuali di prodotti, PDF, contenuti di siti web - strutturata per alimentare un sistema di intelligenza artificiale. \u00c8 ci\u00f2 che rende l'IA accurata e in linea con il marchio.<\/p>\n
Le migliori pratiche includono:<\/p>\n<\/div>
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Ingestione dei documenti e loro suddivisione in segmenti gestibili<\/p>\n<\/div><\/li>
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Creazione di incorporazioni per la somiglianza semantica<\/p>\n<\/div><\/li>
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Memorizzarli in un database vettoriale per un rapido recupero<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Sempre aggiornati con i documenti pi\u00f9 recenti<\/p>\n<\/div><\/li>
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Forte resistenza alle \"allucinazioni\"<\/p>\n<\/div><\/li>
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Adattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>- <\/i><\/span>\n
Latenza di recupero<\/p>\n<\/div><\/li>
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Complessit\u00e0 dell'architettura<\/p>\n<\/div><\/li>
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Adattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Pro:<\/h3><\/div>- <\/i><\/span>\n
Risposte pi\u00f9 rapide<\/p>\n<\/div><\/li>
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Architettura pi\u00f9 semplice<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>- <\/i><\/span>\n
Meno flessibile per aggiornamenti frequenti<\/p>\n<\/div><\/li>
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Limitato dalla dimensione della finestra di contesto<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Non sono necessarie competenze tecniche: Caricare i contenuti (FAQ, PDF, prodotti), definire il tono e il comportamento e distribuire, senza codice.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Motore RAG integrato: i documenti vengono incorporati, indicizzati e recuperati automaticamente.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Implementazione senza soluzione di continuit\u00e0: Integrazione tramite embed web, CRM, WhatsApp, API, senza bisogno di sviluppatori.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Conveniente e accessibile: Iniziate con una prova gratuita, poi scalate in base all'aumento dei dati e dell'utilizzo.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Una base di conoscenza \u00e8 semplicemente una raccolta curata di documenti - FAQ, manuali di prodotti, PDF, contenuti di siti web - strutturata per alimentare un sistema di intelligenza artificiale. \u00c8 ci\u00f2 che rende l'IA accurata e in linea con il marchio.<\/p>\n
Le migliori pratiche includono:<\/p>\n<\/div>
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Ingestione dei documenti e loro suddivisione in segmenti gestibili<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nCreazione di incorporazioni per la somiglianza semantica<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nMemorizzarli in un database vettoriale per un rapido recupero<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Provate i nostri agenti AI<\/h3><\/div><\/div><\/div>
<\/span><\/div>Generazione aumentata dal recupero (RAG)<\/h3><\/div>
RAG estrae dinamicamente le informazioni rilevanti al momento dell'interrogazione: Un utente pone una domanda, t<\/span>l sistema recupera i frammenti di conoscenza corrispondenti tramite una ricerca vettoriale, t<\/span>Gli snippet di tubo vengono anteposti al prompt, un<\/span>n LLM genera una risposta fondata e precisa.<\/p>\n<\/div>
Pro:<\/h3><\/div>
- <\/i><\/span>\n
Sempre aggiornati con i documenti pi\u00f9 recenti<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nForte resistenza alle \"allucinazioni\"<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nAdattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>
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Latenza di recupero<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nComplessit\u00e0 dell'architettura<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nAdattabile alle mutevoli esigenze aziendali<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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Il CAG precarica le conoscenze utilizzate di frequente nella cache o nel contesto esteso del modello. Quindi, al momento dell'interrogazione, il modello risponde rapidamente senza effettuare ricerche in tempo reale. Questo \u00e8 anche il cosiddetto addestramento estensivo dell'agente AI o Fine Tuning, in cui \u00e8 necessario fornire migliaia di richieste all'agente che poi ristruttura la sua rete neurale.<\/p>\n<\/div>
Pro:<\/h3><\/div>
- <\/i><\/span>\n
Risposte pi\u00f9 rapide<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nArchitettura pi\u00f9 semplice<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Contro:<\/h4><\/div>
- <\/i><\/span>\n
Meno flessibile per aggiornamenti frequenti<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nLimitato dalla dimensione della finestra di contesto<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>Quale scegliere?<\/h3><\/div>
Utilizzate RAG se i vostri dati sono grandi, dinamici o devono essere recuperati con precisione. Scegliete CAG se l'insieme di conoscenze \u00e8 piccolo, statico e richiede velocit\u00e0. Tuttavia, CAG richiede molte pi\u00f9 risorse per addestrare il vostro agente AI. Noi di Vector AI Agents possiamo fornirvi una prova gratuita di un agente AI addestrato con RAG.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
<\/span><\/div><\/div><\/div>Costruire senza codificare: Perch\u00e9 il vettore di agenti di intelligenza artificiale \u00e8 ideale<\/h2><\/div>
Il cervello dietro l'agente AI<\/h3><\/div>
Piattaforme come Vector AI Agents sono un'innovazione per i non sviluppatori:<\/p>\n<\/div>
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Non sono necessarie competenze tecniche: Caricare i contenuti (FAQ, PDF, prodotti), definire il tono e il comportamento e distribuire, senza codice.<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nMotore RAG integrato: i documenti vengono incorporati, indicizzati e recuperati automaticamente.<\/p>\n<\/div><\/li>
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\nImplementazione senza soluzione di continuit\u00e0: Integrazione tramite embed web, CRM, WhatsApp, API, senza bisogno di sviluppatori.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Aggiornamenti point-and-click: Aggiungi nuovi documenti e fai crescere la tua AI, senza operazioni o manutenzione del database vettoriale.<\/div><\/li>- <\/i><\/span>
\nConveniente e accessibile: Iniziate con una prova gratuita, poi scalate in base all'aumento dei dati e dell'utilizzo.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
<\/i>Prova l'agente AI<\/span><\/a><\/div> - <\/i><\/span>
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