Dopo un anno con ChromaDB, è utile per la R&D ma problematico in produzione.
Nel 2026, ho trascorso un buon anno a manipolare dati con ChromaDB, utilizzandolo principalmente per costruire modelli di machine learning sperimentali e gestire gli embeddings vettoriali nei nostri prodotti. Su scala, lo abbiamo testato con set di dati che vanno da 10.000 a oltre un milione.
Docker vs Kubernetes : Quale per l’azienda
Attualmente, Docker ha più di 60.000 stelle su GitHub contro le impressionanti 113.000 di Kubernetes. Ma in realtà, il numero di stelle non corrisponde direttamente alla capacità per le aziende; è l’applicazione pratica che conta. Questo articolo presenterà un confronto dettagliato tra Docker e Kubernetes per aiutare le aziende a fare una scelta tra questi due giganti. Il
Docker vs Kubernetes : Quale per l’azienda
Attualmente, Docker ha oltre 60.000 stelle su GitHub contro le impressionanti 113.000 di Kubernetes. Ma in realtà, il numero di stelle non corrisponde direttamente alla capacità per le aziende; è l’applicazione pratica che conta. Questo articolo presenterà un confronto dettagliato tra Docker e Kubernetes per aiutare le aziende a fare una scelta tra questi due giganti. Il
Costruire un pipeline RAG con LangGraph: Il tutorial di uno sviluppatore
Stiamo costruendo un pipeline RAG che gestisce realmente PDF disordinati — non le demo di testo pulito che si vedono ovunque. In questo tutorial, esaminerò ogni fase della costruzione di questo sistema utilizzando LangGraph, un progetto che, a dire il vero, ha ambizioni piuttosto elevate. Con oltre 27.083 stelle
Costruire un pipeline RAG con LangGraph: Il tutorial di uno sviluppatore
Stiamo costruendo un pipeline RAG che gestisce realmente PDF disordinati — non le demo di testo pulito che si vedono ovunque. In questo tutorial, passerò in rassegna ogni fase della costruzione di questo sistema utilizzando LangGraph, un progetto che, onestamente, ha ambizioni piuttosto elevate. Con oltre 27.083 stelle
10 errori di ottimizzazione dei costi degli LLM che costano soldi veri
Ho visto 3 startup fallire questo mese. Tutte e 3 hanno commesso gli stessi errori costosi di ottimizzazione dei costi degli LLM che hanno trasformato i loro progetti promettenti in buchi neri finanziari.
1. Ignorare la complessità del modello
I modelli semplici potrebbero non risolvere tutti i vostri problemi, ma i modelli complessi comportano costi di complessità.
10 errori di ottimizzazione dei costi dei LLM che costano denaro reale
Ho visto 3 startup fallire questo mese. Tutte e 3 hanno commesso gli stessi errori costosi di ottimizzazione dei costi dei LLM che hanno trasformato i loro progetti promettenti in buchi neri finanziari.
1. Ignorare la complessità del modello
I modelli semplici potrebbero non risolvere tutti i vostri problemi, ma i modelli complessi comportano costi di complessità.
LangChain vs Semantic Kernel : Quale scegliere per progetti secondari?
LangChain ha un incredibile 130.504 stelle su GitHub, mentre il Semantic Kernel di Microsoft si limita a 27.522 stelle. Ma siamo onesti, le stelle da sole non forniscono funzionalità, né garantiscono l’uso in applicazioni reali. Questo articolo confronta LangChain e Semantic Kernel in dettaglio, in particolare per coloro
LangChain vs Semantic Kernel : Quale scegliere per progetti secondari?
LangChain mostra un’incredibile quantità di 130.504 stelle su GitHub, mentre il Semantic Kernel di Microsoft si limita a 27.522 stelle. Ma diciamolo chiaramente, le stelle da sole non garantiscono funzionalità né assicurano utilizzo in applicazioni reali. Questo articolo confronta LangChain e Semantic Kernel in dettaglio, in particolare per coloro
LangGraph vs Semantic Kernel : Scegli lo strumento giusto per le esigenze della tua azienda
LangChain ha 130 068 stelle su GitHub. Il Semantic Kernel di Microsoft, invece, ne ha 27 506. Ma le stelle non sono ciò che fa o distrugge un’applicazione — è la funzionalità e l’esperienza utente che determineranno ciò che permette alla tua azienda di mantenere un vantaggio. Quindi, la tua azienda dovrebbe rivolgersi a