“Aiuto! i nostri costi del modello AI sono attraverso il tetto!” Mentre ChatGPT e i suoi cugini hanno scatenato una corrente d'oro di applicazioni alimentate da AI, la realtà della costruzione di applicazioni basate su LLM è più complessa di colpire una chiamata API su un'interfaccia web. Ogni giorno, il mio LinkedIn feed affluisce con nuovi prodotti "powered by AI".Alcuni analizzano documenti legali, altri scrivono copie di marketing, e pochi coraggiosi tentano persino di automatizzare lo sviluppo del software.Queste "imprese di imballaggio" (come a volte vengono chiamate in modo disprezzabile) potrebbero non essere addestrando i propri modelli, ma molti stanno risolvendo problemi reali per i clienti e trovando un vero e proprio prodotto-market fit in base alle attuali esigenze delle imprese.Il segreto? Ma ecco la cosa: anche quando non stai addestrando i modelli da zero, scalare un'applicazione AI dalla prova del concetto alla produzione è come navigare in un labirinto a cieco. Per capirlo meglio, rompiamo questo con un esempio del mondo reale. Immaginate che stiamo costruendo "ResearchIt" (non un prodotto reale, ma portalo con me), un'applicazione che aiuta i ricercatori a digerire i documenti accademici. Volete un rapido riassunto di quella sezione di metodologia densa? Necessità di estrarre i risultati chiave da una carta di 50 pagine? Version 1.0: The Naive Approach Versione 1.0: L’approccio ingenuo Siamo in alto sul treno dell'OpenAI - La nostra prima versione è bellamente semplice: Il ricercatore carica pezzi di un documento (sezioni specifiche e pertinenti) Il nostro backend trasmette il testo a GPT-5 con un prompt come "Sei un utile assistente di ricerca. Analizza il testo seguente e fornisce le informazioni rigorosamente dalla sezione fornita dall'utente......" La magia accade, e i nostri utenti ottengono le loro intuizioni La semplicità è bella.Il costo?Non tanto. Il problema è che stiamo inviando ogni query a GPT-5, la Rolls-Royce dei modelli linguistici, quando una Toyota Corolla avrebbe spesso fatto tutto bene. Yes, GPT-5 is powerful, with its 128k context window and strong reasoning abilities, but at $1.25 per 1M input tokens and $10 per 1M output tokens, costs add up fast. For simpler tasks like summarization or classification, smaller models such as GPT-5 mini (around 20% of the cost), GPT-5 nano (around 4%), or Gemini 2.5 Flash-Lite (around 5%) deliver great results at a fraction of the price. I modelli open-source come Meta’s LLaMA (3 o 4 serie) o vari modelli da Mistral offrono opzioni flessibili ed economiche per compiti generali o specifici per domini, anche se il loro fine-tuning è spesso inutile per carichi di lavoro più leggeri. La scelta dipende davvero dalle seguenti cose: Output Quality: Can the model consistently deliver the accuracy your application needs? Does the model support the language that you want to work with? Response Speed: Will your users wait those extra milliseconds for better results? Typical response time for any app should be within the 10-second mark for users not to lose interest, so speed definitely matters. Integrità dei dati: Quanto sono sensibili i vostri dati e quali sono i vostri requisiti di privacy? Limitazioni delle risorse: qual è il tuo budget, sia per i costi che per il tempo di ingegneria? Per il nostro analizzatore di documenti di ricerca, non abbiamo bisogno di poesia sulla fisica quantistica; abbiamo bisogno di una sintesi affidabile ed economica. Linea di fondo: conoscere le tue esigenze di applicazione Linea di fondo: conoscere le tue esigenze di applicazione Choose your LLM based on your actual requirements, not sheer power. If you need a quick setup, proprietary models may justify the cost. If affordability and flexibility matter more, open-source models are a strong choice, especially when small quality trade-offs are acceptable (although there might be some infrastructure overhead). So, ResearchIt is a hit. Researchers love how it summarizes dense academic papers, and our user base is growing fast. But now, they want more; instead of just summarizing sections they upload, they want the flexibility to ask targeted questions across the entire paper in an effective manner. Sounds simple, right? Just send the whole document to GPT-5 and let it work its magic. Non così veloce. I documenti accademici sono lunghi. Anche con il generoso limite di token 128K di GPT-5, l'invio di documenti completi per query è un overkill costoso. Inoltre, gli studi hanno dimostrato che man mano che la lunghezza del contesto aumenta, le prestazioni del LLM possono che è dannoso nel condurre ricerche all'avanguardia. degrade degrade Quindi, qual è la soluzione? Version 2.0: Smarter chunking and retrieval Versione 2.0: Chunking e Retrieval più intelligenti La domanda chiave qui è come possiamo scalare per soddisfare questo requisito senza mettere in fuoco la nostra fattura API e anche mantenere l'accuratezza nel sistema? **Answer is: \ (RAG). Invece di scartare l'intero documento nel LLM, riceviamo intelligentemente le sezioni più rilevanti prima di interrogare. In questo modo non abbiamo bisogno di inviare l'intero documento ogni volta al LLM per conservare i token, ma anche assicurarsi che i pezzi rilevanti vengano recuperati come contesto per il LLM per rispondere utilizzando. Generazione Retrieval Augmented Generazione Retrieval Augmented There are 3 important aspects to consider here: Chunking Storage e Chunk Retrieval Rifine utilizzando tecniche avanzate di recupero. Passo 1: Chunking – Dividere il documento in modo intelligente Prima di poter recuperare le sezioni pertinenti, dobbiamo spezzare la carta in pezzi gestibili. Un approccio ingenuo potrebbe dividere il testo in segmenti di dimensioni fisse (ad esempio, ogni 500 parole), ma questo rischia di perdere il contesto a metà pensiero. Immaginate se un pezzo finisce con: "L'esperimento ha mostrato un tasso di successo del 98% in..." ...e il prossimo pezzo inizia con: "...ridurre i falsi positivi nella rilevazione del cancro al polmone in fase iniziale." Utilizzare la struttura del documento (titoli, astratti, metodologia, ecc.) per creare divisioni logiche. Scorrimento della finestra: sovrapposizione dei pezzi leggermente (ad esempio, sovrapposizione di 200 token) per preservare il contesto attraverso i confini. Adaptive Chunking: regola dinamicamente le dimensioni delle parti in base ai limiti di frase e ai temi chiave. Sezione di Chunking Sliding window chunking Adaptive chunking Passo 2: memorizzazione e recupero intelligenti Una volta che i vostri pezzi di documenti sono pronti, la prossima sfida è quella di memorizzarli e recuperarli in modo efficiente. Con le moderne applicazioni LLM che gestiscono milioni di pezzi, la vostra scelta di archiviazione ha un impatto diretto sulle prestazioni. Gli approcci tradizionali che separano archiviazione e recupero spesso mancano. Invece, l'architettura di archiviazione dovrebbe essere progettata con il recupero in mente, poiché i diversi modelli offrono differenti compromessi per la velocità, la scalabilità e la flessibilità. La tradizionale distinzione di utilizzare database relazionali per i dati strutturati e NoSQL per i dati non strutturati si applica ancora, ma con una svolta: le applicazioni LLM memorizzano non solo testo ma rappresentazioni semantiche (embeddings). In una configurazione tradizionale, i pezzi di documenti e le loro incorporazioni potrebbero essere memorizzati in PostgreSQL o MongoDB. Questo funziona per applicazioni di piccola a media scala, ma ha chiari limiti man mano che i dati e il volume delle query crescono. La sfida qui non è lo storage, è il meccanismo di ricerca. I database tradizionali eccellono nelle corrispondenze esatte e nelle query di range, ma non sono stati costruiti per le ricerche di somiglianza semantiche. per consentire ricerche di somiglianza vettoriale. Questo è dove i database vettoriali brillano veramente - sono costruiti allo scopo per il modello di archiviazione e recupero che le applicazioni LLM richiedono - trattando gli embeddings come l'attributo principale per la querying, ottimizzando specificamente per le ricerche dei vicini più vicini. La vera magia sta nel modo in cui gestiscono i calcoli di somiglianza. Mentre i database tradizionali spesso richiedono operazioni matematiche complesse al momento della query, i database vettoriali utilizzano strutture di indicizzazione specializzate come (Il piccolo mondo gerarchico navigabile) o Indice di file invertito) per rendere le ricerche di somiglianza incredibilmente veloci. pgvector di HNSW IVF pgvector di HNSW IVF They typically support two primary similarity metrics: Distanza euclidiana: meglio adatta quando le differenze assolute tra vettori contano, particolarmente utile quando gli embeddings codificano le relazioni gerarchiche. Cosine Similarity: Standard choice for semantic search - it focuses on the direction of vectors rather than magnitude. This means that two documents with similar meanings but different lengths can still be matched effectively. La scelta del database vettoriale giusto è fondamentale per ottimizzare le prestazioni di ricerca nelle applicazioni LLM, poiché ha un impatto sulla scalabilità, sull'efficienza delle query e sulla complessità operativa. e offrono una ricerca rapida ANN con un richiamo efficiente - gestiscono la scalabilità automaticamente rendendoli ideali per carichi di lavoro dinamici con un'operatività minima. (IVF-based) offrono più controllo e costi-efficienza su scala, ma richiedono un accurato tuning. pgvector integrato con Postgres consente la ricerca ibrida, anche se può colpire i limiti sotto carichi di lavoro ad alto throughput. Pinocchio Il Weaviate Milvino Pinocchio Il Weaviate Milvino Passo 3: Strategie avanzate di recupero La costruzione di un sistema di recupero efficace richiede più di una semplice ricerca di somiglianza vettoriale di base. Mentre gli embeddings densi consentono una potente corrispondenza semantica, le applicazioni del mondo reale richiedono spesso livelli aggiuntivi di raffinamento per migliorare l'accuratezza, la pertinenza e l'efficienza. Combinando più metodi di recupero e sfruttando i Modelli di Lingua Grandi (LLM) per un post-processing intelligente, possiamo migliorare significativamente la qualità del recupero. Una sfida comune nei sistemi di recupero è quello di bilanciare la precisione e il richiamo. La ricerca basata su parole chiave (ad esempio, BM25, TF-IDF) è eccellente per trovare corrispondenze esatte di termini, ma lotta con la comprensione semantica. D'altra parte, la ricerca vettoriale (ad esempio, FAISS, HNSW o IVFFlat) eccelle nel catturare relazioni semantiche, ma a volte può restituire risultati poco correlati che perdono parole chiave cruciali. Per superare questo, una strategia di recupero ibrido combina i punti di forza di entrambi i metodi. Questo coinvolge: Retrieving candidates – eseguire sia una ricerca di parole chiave che di somiglianza vettoriale in parallelo. Risultati di fusione: controllare l'influenza di ciascun metodo di recupero in base al tipo di query e alle esigenze dell'applicazione. Rilancio per un ordine ottimale: assicurarsi che le informazioni più rilevanti appaiono in alto in base ai requisiti semantici. Un'altra sfida è che la tradizionale ricerca vettoriale recupera gli embeddings top-K più vicini. LLM si affidano a finestre di contesto, il che significa che la selezione cieca dei risultati top-K potrebbe introdurre informazioni irrilevanti o perdere dettagli cruciali. Una soluzione a questo problema è utilizzare il LLM stesso per il raffinamento. Più specificamente, inviamo i candidati recuperati a un LLM per verificare la coerenza e la rilevanza in base alla domanda dell'utente. Some techniques that are used for LLM refinement are as follows: : Instead of feeding raw top-K results, the LLM evaluates whether the retrieved documents follow a logical progression related to the query. By ranking passages for semantic cohesion, only the most contextually relevant information is used. Semantic Coherence Filtering Rilancio basato sulla rilevanza: i modelli come Cohere Rerank, BGE o MonoT5 possono reevaluare i documenti recuperati, catturando modelli di rilevanza a grano sottile e migliorando i risultati al di là dei punteggi di similitudine. L'espansione del contesto con il recupero iterativo: il recupero statico può perdere informazioni indirettamente rilevanti. i LLM possono identificare lacune, generare query di follow-up e regolare dinamicamente la strategia di recupero per raccogliere il contesto mancante. Semantic Coherence Filtering Rilancio basato sulla rilevanza Context Expansion with Iterative Retrieval Ora, con questi aggiornamenti, il nostro sistema è meglio equipaggiato per gestire domande complesse su più sezioni di un documento, mantenendo al contempo l'accuratezza fondando le risposte rigorosamente nel contenuto fornito.Ma cosa succede quando una singola fonte non è sufficiente?Alcune domande richiedono la sintesi di informazioni su più documenti o l'esecuzione di calcoli utilizzando equazioni provenienti da fonti diverse - sfide che la pura ricerca non può risolvere. Version 3.0 - Building a Comprehensive and Reliable System Versione 3.0 - Costruire un sistema completo e affidabile A questo punto, “ResearchIt” è maturato da un semplice sistema di risposta alle domande in un assistente di ricerca capace che estrae sezioni chiave dai documenti caricati, evidenzia i metodi e riassume i contenuti tecnici con precisione. What began as a system designed to summarize or interpret a single paper has now become a tool researchers want to use for deep, cross-domain reasoning. Researchers want it to reason across multiple sources, not just read one paper at a time. La nuova ondata di domande sembra: “Quali tecniche di ottimizzazione per i trasformatori dimostrano i migliori miglioramenti di efficienza quando si combinano le informazioni provenienti da benchmarks, implementazioni open-source e documenti di ricerca recenti?” “Come i risultati della compressione dei modelli riportati in questo documento si allineano con le prestazioni riportate in altri documenti o set di dati di riferimento?” Queste non sono più semplici attività di recupero. essi richiedono - the ability to integrate and interpret complex information, plan and adapt, use tools effectively, recover from errors, and produce grounded, evidence-based synthesis. Il ragionamento multi-fonte Nonostante le sue forti capacità di comprensione, “ResearchIt” 2.0 lotta con due limitazioni principali quando si ragiona su diverse fonti di informazioni: Analisi cross-sectionale: quando le risposte richiedono sia l'interpretazione che il calcolo (ad esempio, estrarre FLOP o accuratezza dalle tabelle e confrontarle tra condizioni). Sintesi cross-source: quando i dati rilevanti vivono in più sistemi - PDF, log sperimentali, repos GitHub o CSV strutturati - e il modello deve coordinare il recupero, unire i risultati conflittuali e produrre una spiegazione coerente. Questi problemi non sono solo teorici. Riflettono le sfide del mondo reale nella scalabilità dell'IA. Man mano che gli ecosistemi dei dati diventano più complessi, le organizzazioni devono andare oltre la ricerca di base verso l'orchestrazione ragionevole - sistemi che possono pianificare, agire, valutare e adattarsi continuamente. Prendiamo la prima domanda intorno all'analisi delle tecniche di ottimizzazione dei trasformatori - come risolveremmo questo problema come umani? Un gruppo di ricercatori o studenti lavorerebbero sulla "revista della letteratura, vale a dire raccogliendo articoli sugli argomenti, ricercando il repos open source di github e identificando i set di dati di riferimento. Quindi estrarrebbero dati e metriche come FLOP, latenza, accuratezza da queste risorse, normalizzano e calcolano le aggregazioni e convalidano i risultati prodotti. Questo non è un processo singolo; è iterativo, che coinvolge più giri di raffinamento, convalida dei dati e sintesi, dopo di che verrà generato un riepilogo aggregato dei risultati verificati. So, what exactly did we do here? Dividere la domanda complessiva in sottoproblemi più piccoli e focalizzati: quali fonti cercare, quali metriche analizzare e come eseguire i confronti. Consultare esperti di dominio o fonti affidabili per colmare le lacune di conoscenza, verificare le metriche e interpretare i compromessi. Infine, sintetizzare le intuizioni in una conclusione coesa, basata sull'evidenza, confrontando i risultati e evidenziando risultati coerenti o di impatto attraverso iterazioni. This is, in essence, reasoned orchestration - the coordinated process of planning, gathering, analyzing, and synthesizing information across multiple systems and perspectives. It would be great if our system could also do something like this, right? This feels like a natural next step to question answering. Passo 1: La catena di pensiero / pianificazione Per affrontare il primo aspetto, la capacità di ragionare attraverso più passi prima di rispondere, il concetto di (CoT) è stato introdotto. CoT consente ai modelli di pianificare prima dell'esecuzione, generando un ragionamento strutturato che migliora la loro interpretabilità e coerenza. Per esempio, nell'analisi delle tecniche di ottimizzazione dei trasformatori, un modello CoT dovrebbe prima delineare il suo percorso di ragionamento - definendo l'ambito (allenamento efficienza / prestazioni del modello / scalabilità), identificando fonti rilevanti, selezionando i criteri di valutazione e il metodo di confronto e stabilendo una sequenza di esecuzione. La catena del pensiero La catena del pensiero This structured reasoning approach became the foundation for LangChain-based orchestrations. As questions grew more complex, a single “chain” of reasoning evolved into Tree of Thought (ToT) or Graph of Thought (GoT) approaches - enabling branched reasoning and “thinking ahead” behaviors, where models explore multiple possible solution paths before converging on the best one. These techniques underpin today’s “thinking models,” trained on CoT datasets to generate interpretable reasoning tokens that reveal how the model arrived at a conclusion. Naturalmente, l'adozione di questi modelli pesanti di ragionamento introduce considerazioni pratiche - principalmente, il costo. eseguire catene di ragionamento a più passi è costoso dal punto di vista computazionale, quindi la scelta del modello conta. Opzioni attuali includono: Modelli a codice chiuso come OpenAI o3 e o4-mini, che offrono alta qualità del ragionamento e forti capacità di orchestrazione. Open-source alternatives such as DeepSeek-R1, which provide transparent reasoning with more flexibility/ engineering effort for customization. Mentre i LLM non pensanti (come LLaMA 3) possono ancora emulare il ragionamento attraverso la spinta CoT, i veri modelli CoT o ToT eseguono intrinsecamente il ragionamento strutturato in modo nativo. Passo 2: Flussi di lavoro multi-source - Funzione di chiamata agli agenti Breaking down complex problems into logical steps is only half the battle. The system must then coordinate across different specialized tools - each acting as an "expert" - to answer sub-questions, execute tasks, gather data, and refine its understanding through iterative interaction with its environment. Introduzione aperta come il primo passo per affrontare questa situazione. la chiamata di funzione / strumenti ha dato ai LLM la sua prima reale capacità di piuttosto che semplicemente prevedere il testo. fornisci al modello un toolkit - ad esempio, funzioni come o and the model decides which one to call, when to call it, and in what order. Let’s take a simple example: Funzione Calling take action search_papers(), extract_table( ), Calcolo delle statistiche ( ) Funzione Calling Task: “Compute the average reported accuracy for BERT fine-tuning.” Un modello che utilizza la chiamata di funzione potrebbe rispondere eseguendo una catena lineare come questa: search_papers("BERT accuratezza di fine-tuning") extract_table() per ogni foglio calculate_statistics() per calcolare la media Questo esempio stupido di una semplice pipeline deterministica in cui un LLM e un set di strumenti sono orchestrati attraverso percorsi di codice predefiniti è semplice ed efficace e può spesso servire lo scopo per una varietà di casi di utilizzo. e Quando la complessità è aumentata, un potrebbe essere l'opzione migliore quando sono necessarie flessibilità, migliori prestazioni delle attività e un processo decisionale basato su modelli su scala (con il compromesso tra latenza e costo). lineare Non adattabile Flusso di lavoro agenzia Flusso di lavoro agenzia Iterativi flussi di lavoro agentici sono sistemi che eseguono non solo una volta, ma Come un ricercatore umano, il modello impara a rivedere i suoi passi, a raffinare le sue query e a conciliare i dati conflittuali prima di trarre conclusioni. riflettere, rivedere e riavviare Pensa a questo come a un laboratorio di ricerca ben coordinato, in cui ogni membro svolge un ruolo distinto: Retrieval Agent: The information scout. It expands the initial query, runs both semantic and keyword searches across research papers, APIs, github repos, and structured datasets, ensuring that no relevant source is overlooked. Extraction Agent: The data wrangler. It parses PDFs, tables, and JSON outputs, then standardizes the extracted data - normalizing metrics, reconciling units, and preparing clean inputs for downstream analysis. Esegue i calcoli necessari, i test statistici e i controlli di coerenza per quantificare le tendenze e verificare che i dati estratti abbiano senso. Agente di convalida: il gatekeeper di qualità. Identifica anomalie, voci mancanti o risultati conflittuali e, se qualcosa si spegne, attiva automaticamente riavviamenti o ricerche aggiuntive per colmare le lacune. Agente di sintesi: l'integratore. raccoglie tutte le informazioni verificate e compone il riassunto o il rapporto finale sostenuto da prove. Each one can request clarifications, rerun analyses, or trigger new searches when context is incomplete, essentially forming a self-correcting loop - an evolving dialogue among specialized reasoning systems that mirror how real research teams work. Per tradurre questo in un esempio più concreto di come questi agenti entrerebbero in gioco per la nostra questione di efficienza dei trasformatori: Initial Planning (Reasoning LLM): The orchestrator begins by breaking the task into sub-objectives discussed before. First Retrieval Loop: The Retrieval Agent executes the plan by gathering candidate materials — academic papers, MLPerf benchmark results, and open-source repositories related to transformer optimization. During this step, it detects that two benchmark results reference outdated datasets and flags them for review, prompting the orchestrator to mark those as lower confidence. Extraction & Computation Loop: Next, the Extraction Agent processes the retrieved documents, parsing FLOPs and latency metrics from tables and converting inconsistent units (e.g., TFLOPs vs GFLOPs) into a standardized format. The cleaned dataset is then passed to the Computation Agent, which calculates aggregated improvements across optimization techniques. Meanwhile, the Validation Agent identifies an anomaly - an unusually high accuracy score from one repository. It initiates a follow-up query and discovers the result was computed on a smaller test subset. This correction is fed back to the orchestrator, which dynamically revises the reasoning plan to account for the new context. Iterative Refinement: Following the Validation Agent’s discovery that the smaller test set introduced inconsistencies in the reported results - the Retrieval Agent initiates a secondary, targeted search to gather additional benchmark data and papers on quantization techniques. The goal is to fill missing entries, verify reported accuracy-loss trade-offs, and ensure comparable evaluation settings across sources. The Extraction and Computation Agents then process this newly retrieved data, recalculating averages and confidence intervals for all optimization methods. An optional Citation Agent could examine citation frequency and publication timelines to identify which techniques are gaining traction in recent research. Final Synthesis: Once all agents agree, the orchestrator compiles a verified, grounded summary like - “ ” Across 14 evaluated studies, structured pruning yields 40–60 % FLOPs reduction with < 2 % accuracy loss (Chen 2023; Liu 2024). Quantization maintains ≈ 99 % accuracy while reducing memory by 75 % (Park 2024). Efficient-attention techniques achieve linear-time scaling (Wang 2024) with only minor degradation on long-context tasks (Zhao 2024). Recent citation trends show a 3× rise in attention-based optimization research since 2023, suggesting a growing consensus toward hybrid pruning + linear-attention approaches. What’s powerful here isn’t just the end result - it’s the . Processo Each agent contributes, challenges, and refines the others’ work until a stable, multi-source conclusion emerges. In this orchestration framework, interoperability is powered by the e MCP standardizza il modo in cui i modelli e gli strumenti scambiano informazioni strutturate - come documenti recuperati, tabelle analizzate o risultati calcolati - assicurando che ogni agente possa comprendere e costruire sulle uscite degli altri. Complementando questo, la comunicazione A2A consente agli agenti di coordinare direttamente tra loro - condividere stati di ragionamento intermedio, richiedere chiarimenti o attivare azioni di follow-up senza intervento. Model Context Protocol (MCP) Agente per agente (A2A) Model Context Protocol (MCP) Agente per agente (A2A) Passo 3: Garantire la fondatezza e l'affidabilità In questa fase, ora si dispone di un sistema agente che è in grado di suddividere le domande di ricerca relativamente complesse e astratte in passaggi logici, raccogliere dati da fonti multiple, eseguire calcoli o trasformazioni dove necessario, e assemblare i risultati in una sintesi coerente, supportata da prove. ma c'è un'ultima sfida che può fare o rompere la fiducia in un tale sistema: allucinazioni. fatti - prevedono il prossimo token più probabile in base ai modelli nei loro dati di formazione. Questo significa che la loro uscita è fluida e convincente, ma non sempre . While improved datasets and training objectives help, the real safeguard comes from adding mechanisms that can verify and correct what the model produces in real time. know corretto Here are a few techniques that make this possible: Filtro basato su regole: definire regole o modelli specifici per dominio che catturano errori evidenti prima che raggiungano l'utente. Ad esempio, se un modello emette una metrica impossibile, un campo dati mancanti o un ID di documento malformato, il sistema può segnalarlo e rigenerarlo. Cross-Verification: Automatically re-query trusted APIs, structured databases, or benchmarks to confirm key numbers and facts. If the model says “structured pruning reduces FLOPs by 50%,” the system cross-checks that against benchmark data before accepting it. Self-Consistency Checks: Generate multiple reasoning passes and compare them. Hallucinated details tend to vary between runs, while factual results remain stable - so the model keeps only the majority-consistent conclusions. Insieme, questi livelli formano la salvaguardia finale - chiudendo il ciclo di ragionamento. Ogni risposta che il sistema produce non è solo ben strutturata, ma . verified E ecco - ciò che è iniziato come un semplice modello basato sulla ricerca si è ora evoluto in un robusto assistente di ricerca: uno che non solo risponde a domande e domande di base, ma affronta anche domande analitiche profonde integrando dati multi-fonte, eseguendo calcoli e producendo intuizioni fondate, tutto mentre difende attivamente contro le allucinazioni e la disinformazione. il viaggio di ResearchIt riflette la sfida più ampia di ogni costruttore di applicazioni LLM: passare dalla prova di concetto all'intelligenza di livello di produzione richiede più di modelli potenti - richiede un'architettura pensata.
