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Eunomia MCP Server è un'estensione del framework Eunomia che orchestra le policy di data governance—come il rilevamento di PII e il controllo degli accessi—su flussi di testo nelle applicazioni basate su LLM, garantendo una solida conformità e sicurezza in ambienti guidati dall'IA.
Il Server Nile MCP collega gli assistenti AI con la piattaforma di database Nile, consentendo l'automazione senza soluzione di continuità delle operazioni di database, gestione delle credenziali, esecuzione di SQL e gestione delle regioni tramite workflow alimentati da LLM in FlowHunt.
Il Server MCP MongoDB consente un'integrazione senza soluzione di continuità tra assistenti AI e database MongoDB, permettendo la gestione diretta del database, l'automazione delle query e il recupero dei dati tramite il Model Context Protocol (MCP) standardizzato.
DocsMCP è un server Model Context Protocol (MCP) che offre ai Large Language Model (LLM) l'accesso in tempo reale a fonti di documentazione locali e remote, migliorando i flussi di lavoro degli sviluppatori e l'assistenza AI grazie a una consultazione istantanea e contestuale della documentazione.
Il server MCP nx-mcp collega gli strumenti di build Nx monorepo con assistenti AI e flussi di lavoro LLM tramite il Model Context Protocol. Automatizza la gestione degli workspace, esegui comandi Nx e consenti un'analisi intelligente dei progetti nella tua codebase basata su Nx.
Il server MCP mcp-local-rag consente una ricerca web RAG (Retrieval-Augmented Generation) locale e rispettosa della privacy per LLM. Permette agli assistenti AI di accedere, incorporare ed estrarre informazioni aggiornate dal web senza API esterne, migliorando processi di ricerca, creazione di contenuti e workflow di risposta alle domande.
Il Serper MCP Server collega gli assistenti AI con la Ricerca Google tramite l’API Serper, abilitando funzionalità di ricerca in tempo reale su web, immagini, video, notizie, mappe, recensioni, shopping e ricerca accademica direttamente nei workflow di FlowHunt.
Il Server MCP Astra DB fa da ponte tra i Large Language Model (LLM) e Astra DB, consentendo interrogazioni e gestione dei dati sicure e automatizzate. Permette ai workflow guidati dall’AI di interagire direttamente con Astra DB, sbloccando produttività e automazione del database senza interruzioni.
Il Server MCP Linear collega la piattaforma di project management di Linear con assistenti AI e LLM, consentendo ai team di automatizzare la gestione delle issue, la ricerca, gli aggiornamenti e la collaborazione direttamente tramite interfacce conversazionali.
Il Server MCP LlamaCloud collega assistenti AI a molteplici indici gestiti su LlamaCloud, abilitando il recupero di documenti su scala enterprise, la ricerca e l’integrazione della conoscenza attraverso un’interfaccia Model Context Protocol pulita e basata su strumenti.
Home Assistant MCP Server (hass-mcp) collega gli assistenti AI con il tuo smart home Home Assistant, consentendo agli LLM di interrogare, controllare e riassumere dispositivi e automazioni tramite il Model Context Protocol.
Il server MCP any-chat-completions-mcp collega FlowHunt e altri strumenti a qualsiasi API Chat Completion compatibile con l'SDK OpenAI. Consente l'integrazione senza soluzione di continuità di più provider LLM—including OpenAI, Perplexity, Groq, xAI e PyroPrompts—inoltrando le richieste chat-based tramite un'interfaccia unificata e semplice.
Il Browserbase MCP Server consente un'automazione sicura del browser in cloud per l'IA e i LLM, permettendo un'interazione web avanzata, estrazione dati, test UI e navigazione autonoma con integrazione senza soluzione di continuità nei flussi FlowHunt.
Chat MCP è un'applicazione desktop di chat multipiattaforma che sfrutta il Model Context Protocol (MCP) per interfacciarsi con diversi Large Language Models (LLM). Fornisce un'interfaccia unificata e minimalista per sviluppatori e ricercatori per testare, interagire e configurare più backend LLM, rendendolo ideale per il prototipaggio e l'apprendimento di MCP.
Il Couchbase MCP Server collega agenti AI e LLM direttamente ai cluster Couchbase, consentendo operazioni di database in linguaggio naturale, gestione automatizzata e interrogazioni interattive nei flussi di lavoro degli sviluppatori.
Il Firecrawl MCP Server potenzia FlowHunt e gli assistenti AI con avanzate funzionalità di web scraping, ricerca approfondita e scoperta di contenuti. L’integrazione senza soluzione di continuità consente l’estrazione di dati in tempo reale e flussi di lavoro di ricerca automatizzata direttamente all’interno del tuo ambiente di sviluppo.
Il server QGIS MCP collega QGIS Desktop con LLM per l'automazione guidata dall'IA—consentendo il controllo di progetti, layer e algoritmi, oltre all'esecuzione di codice Python direttamente da interfacce conversazionali.
Il server YDB MCP collega assistenti AI e LLM ai database YDB, abilitando l’accesso, l’interrogazione e la gestione delle istanze YDB tramite linguaggio naturale. Potenzia i flussi di lavoro guidati dall’AI e semplifica le operazioni sui database senza SQL manuale.
Il Microsoft Fabric MCP Server consente un'interazione fluida basata su AI con l'ecosistema di ingegneria dei dati e analytics di Microsoft Fabric. Supporta la gestione degli workspace, lo sviluppo di notebook PySpark, il recupero dello schema delle tabelle delta, l'esecuzione di SQL e la generazione e ottimizzazione avanzata di codice tramite LLM.
Il Patronus MCP Server semplifica la valutazione e la sperimentazione degli LLM per sviluppatori e ricercatori, offrendo automazione, elaborazione in batch e una configurazione solida per il benchmarking dei sistemi AI all'interno di FlowHunt.
Il Server MCP Schema OpenAPI espone specifiche OpenAPI ai Large Language Models, consentendo l’esplorazione delle API, la ricerca negli schemi, la generazione di codice e la revisione della sicurezza fornendo accesso strutturato a endpoint, parametri e componenti.
Integra il server Vectorize MCP con FlowHunt per abilitare il recupero avanzato di vettori, la ricerca semantica e l'estrazione di testo per workflow AI potenti. Collega facilmente agenti AI a database vettoriali esterni per interazioni in tempo reale ricche di contesto e gestione dati su larga scala.
Il Mesh Agent MCP Server collega assistenti AI a fonti di dati esterne, API e servizi, facendo da ponte tra i large language model (LLM) e informazioni reali per un'integrazione fluida nei flussi di lavoro. Permette attività come query su database, gestione di file e interazioni con API all'interno dell'ecosistema Model Context Protocol (MCP).
Il componente Agente AI in FlowHunt potenzia i tuoi workflow con capacità decisionali autonome e l'uso di strumenti integrati. Sfrutta grandi modelli linguistici e si connette a vari strumenti per risolvere compiti, seguire obiettivi e fornire risposte intelligenti. Ideale per costruire automazioni avanzate e soluzioni AI interattive.
Esplora il componente Generatore in FlowHunt: potente generazione di testo guidata dall'IA utilizzando il modello LLM che preferisci. Crea facilmente risposte dinamiche per chatbot combinando prompt, istruzioni di sistema opzionali e persino immagini come input, rendendolo uno strumento fondamentale per la creazione di flussi conversazionali intelligenti.
Il componente Generatore di Output Strutturato ti permette di creare dati precisi e strutturati da qualsiasi prompt di input utilizzando il modello LLM che preferisci. Definisci esattamente i campi dati e il formato di output desiderati, garantendo risposte coerenti e affidabili per flussi di lavoro AI avanzati.
Sblocca la potenza dei modelli linguistici personalizzati con il componente Custom OpenAI LLM in FlowHunt. Integra senza problemi i tuoi modelli compatibili con OpenAI, inclusi JinaChat, LocalAI e Prem, specificando le chiavi API e gli endpoint. Personalizza le impostazioni principali come temperatura e numero massimo di token ed abilita la cache dei risultati per workflow AI efficienti e scalabili.
Esplora i processi di pensiero degli Agenti AI in questa valutazione approfondita di GPT-4o. Scopri come si comporta in compiti come generazione di contenuti, problem-solving e scrittura creativa, utilizzando metriche avanzate e analisi dettagliate. Scopri il futuro del ragionamento adattivo e delle capacità multimodali dell'AI.
Agentic RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) è un avanzato framework di intelligenza artificiale che integra agenti intelligenti nei sistemi RAG tradizionali, permettendo analisi autonome delle query, decisioni strategiche e recupero adattivo delle informazioni per una maggiore accuratezza ed efficienza.
Cache Augmented Generation (CAG) è un approccio innovativo per migliorare i large language model (LLM) caricando preventivamente la conoscenza come cache di coppie chiave-valore precomputate, permettendo prestazioni AI rapide, accurate ed efficienti per compiti basati su conoscenza statica.
Scopri di più su Claude di Anthropic. Comprendi a cosa serve, i diversi modelli offerti e le sue caratteristiche uniche.
Scopri i costi associati all’addestramento e al deployment dei Large Language Models (LLM) come GPT-3 e GPT-4, inclusi i costi computazionali, energetici e hardware, ed esplora strategie per gestire e ridurre queste spese.
Scopri come costruire un generatore di giochi JavaScript AI in FlowHunt utilizzando il Tool Calling Agent, il nodo Prompt e LLM Anthropic. Guida passo dopo passo basata sul diagramma di flusso.
Esplora le capacità avanzate di Llama 3.3 70B Versatile 128k come Agente AI. Questa recensione approfondita esamina il suo ragionamento, le capacità di problem-solving e le abilità creative attraverso diversi compiti reali.
L'Espansione delle Query è il processo di arricchimento della query originale di un utente aggiungendo termini o contesto, migliorando il recupero dei documenti per risposte più accurate e rilevanti dal punto di vista contestuale, soprattutto nei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation).
FlowHunt 2.4.1 introduce importanti nuovi modelli di IA, tra cui Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 e Stable Diffusion, ampliando le possibilità di sperimentazione, creatività e automazione nei progetti di intelligenza artificiale.
La generazione di testo con i Large Language Models (LLM) si riferisce all'uso avanzato di modelli di machine learning per produrre testo simile a quello umano a partire da prompt. Scopri come gli LLM, alimentati da architetture transformer, stanno rivoluzionando la creazione di contenuti, i chatbot, la traduzione e molto altro.
Scopri di più sul modello Grok di xAI, un avanzato chatbot AI guidato da Elon Musk. Esplora il suo accesso ai dati in tempo reale, le caratteristiche principali, i benchmark, gli usi e come si confronta con altri modelli di intelligenza artificiale.
Scopri come i ricercatori del MIT stanno facendo progredire i grandi modelli linguistici (LLM) con nuove intuizioni sulle credenze umane, innovativi strumenti per il rilevamento di anomalie e strategie per allineare i modelli di IA alle aspettative degli utenti in diversi settori.
L'IA sta rivoluzionando l'intrattenimento, migliorando giochi, film e musica attraverso interazioni dinamiche, personalizzazione ed evoluzione in tempo reale dei contenuti. Alimenta giochi adattivi, NPC intelligenti ed esperienze utente personalizzate, ridefinendo narrazione e coinvolgimento.
L'istruzione tuning è una tecnica nell'IA che affina i grandi modelli linguistici (LLM) su coppie istruzione-risposta, migliorando la loro capacità di seguire istruzioni umane ed eseguire compiti specifici.
Scopri come costruire agenti AI robusti e pronti per la produzione con la nostra metodologia completa dei 12 fattori. Scopri le migliori pratiche per l'elaborazione del linguaggio naturale, la gestione del contesto e l'integrazione degli strumenti per creare sistemi AI scalabili che offrano reale valore aziendale.
LangChain è un framework open-source per lo sviluppo di applicazioni alimentate da Large Language Models (LLM), che semplifica l'integrazione di potenti LLM come GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI con fonti di dati esterne per applicazioni NLP avanzate.
LangGraph è una libreria avanzata per la creazione di applicazioni stateful e multi-attore utilizzando Large Language Models (LLM). Sviluppata da LangChain Inc, estende LangChain con capacità computazionali cicliche, abilitando comportamenti complessi simili ad agenti e workflow con l’uomo nel ciclo decisionale.
FlowHunt supporta dozzine di modelli AI, inclusi i modelli Claude di Anthropic. Scopri come usare Claude nei tuoi strumenti AI e chatbot con impostazioni personalizzabili per risposte su misura.
FlowHunt supporta dozzine di modelli AI, inclusi i rivoluzionari modelli DeepSeek. Ecco come utilizzare DeepSeek nei tuoi strumenti AI e chatbot.
FlowHunt supporta dozzine di modelli AI, inclusi Google Gemini. Scopri come usare Gemini nei tuoi strumenti AI e chatbot, passa da un modello all'altro e controlla impostazioni avanzate come token e temperatura.
FlowHunt supporta dozzine di modelli di generazione di testo, inclusi i modelli Llama di Meta. Scopri come integrare Llama nei tuoi strumenti e chatbot AI, personalizzare impostazioni come max tokens e temperatura, e semplificare i flussi di lavoro potenziati dall’AI.
FlowHunt supporta dozzine di modelli AI di testo, inclusi i modelli di Mistral. Ecco come utilizzare Mistral nei tuoi strumenti AI e chatbot.
FlowHunt supporta dozzine di modelli di generazione di testo, inclusi i modelli di OpenAI. Ecco come utilizzare ChatGPT nei tuoi strumenti di IA e chatbot.
FlowHunt supporta dozzine di modelli di generazione del testo, inclusi i modelli di xAI. Ecco come utilizzare i modelli xAI nei tuoi strumenti e chatbot AI.
Scopri come FlowHunt ha utilizzato il one-shot prompting per insegnare agli LLM a trovare e incorporare video YouTube rilevanti in WordPress. Questa tecnica garantisce embed perfetti tramite iframe, risparmiando tempo e migliorando la qualità dei contenuti del blog.
Perplexity AI è un motore di ricerca avanzato basato sull'intelligenza artificiale e uno strumento conversazionale che sfrutta NLP e machine learning per fornire risposte precise e contestuali con citazioni. Ideale per la ricerca, l'apprendimento e l'uso professionale, integra molteplici modelli linguistici di grandi dimensioni e fonti per un recupero di informazioni accurate in tempo reale.
Nel campo dei LLM, un prompt è un testo di input che guida l’output del modello. Scopri come prompt efficaci, compresi zero-, one-, few-shot e chain-of-thought, migliorano la qualità delle risposte nei modelli linguistici AI.
Riduci le allucinazioni dell’AI e garantisci risposte accurate del chatbot utilizzando la funzione Pianificazione di FlowHunt. Scopri i vantaggi, casi d’uso pratici e una guida passo passo per configurare questo potente strumento.
La Risposta alle Domande con la Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina il recupero delle informazioni e la generazione di linguaggio naturale per potenziare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), arricchendo le risposte con dati pertinenti e aggiornati provenienti da fonti esterne. Questo approccio ibrido migliora precisione, pertinenza e adattabilità in campi dinamici.
Un token, nel contesto dei grandi modelli linguistici (LLM), è una sequenza di caratteri che il modello converte in rappresentazioni numeriche per un'elaborazione efficiente. I token sono le unità di base del testo utilizzate dagli LLM come GPT-3 e ChatGPT per comprendere e generare il linguaggio.
