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Agente AI RAG da zero

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Questo tutorial ti guiderà nella creazione di un sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) e nella sua integrazione con un agente AI, basandosi su due video YouTube.

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## **Passo 1: Creazione del Sistema RAG**

### **Descrizione**
Il sistema RAG consente di migliorare le capacità di generazione di un modello di linguaggio, utilizzando un motore di recupero informazioni per fornire al modello dati esterni contestuali.

### **Tutorial YouTube**
[![Creazione del Sistema RAG](https://img.youtube.com/vi/SSc_OVJli4Q/0.jpg)](https://youtu.be/SSc_OVJli4Q)

**Cosa imparerai:**
1. **Teoria del RAG**:
   - Cos'è un embedding model e come genera rappresentazioni vettoriali.
   - Come avviene la ricerca nello spazio vettoriale.
2. **Implementazione da zero**:
   - Creazione del modello di embedding.
   - Costruzione dello spazio vettoriale per il recupero dei dati.
   - Pipeline completa per l'integrazione con un LLM.

**Punti chiave:**
- Focus su come combinare il recupero delle informazioni con la generazione contestuale.
- Esempi pratici e codice Python senza librerie avanzate.

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## **Passo 2: Integrazione con un Agente AI**

### **Descrizione**
Dopo aver creato il sistema RAG, il prossimo passo è integrarlo in un agente AI per automatizzare e rendere interattiva la gestione delle richieste basate su conoscenza.

### **Tutorial YouTube**
[![Integrazione in un Agente AI](https://img.youtube.com/vi/c7t44DbWaWo/0.jpg)](https://youtu.be/c7t44DbWaWo)

**Cosa imparerai:**
1. **Connessione del Sistema RAG all'Agente**:
   - Uso del sistema RAG per arricchire le risposte dell'agente.
2. **Gestione della Logica dell'Agente**:
   - Configurazione di input/output per il recupero e la generazione.
   - Creazione di workflow basati su prompt personalizzati.
3. **Esempi Pratici**:
   - Utilizzo di task specifici per dimostrare la funzionalità del sistema.

**Punti chiave:**
- Implementazione dell’agente come pipeline end-to-end.
- Gestione delle richieste con risposte basate su dati esterni.

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## **Risultato Finale**
Seguendo questi due passi, avrai un sistema RAG completamente operativo e integrato in un agente AI. Potrai usarlo per creare chatbot intelligenti, sistemi di supporto basati su documentazione, e molto altro.

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