LLM

Il panorama enterprise del RAG è stato fondamentalmente trasformato nel 2026. Quello che iniziò come prototipi sperimentali nel 2024 si è evoluto in infrastruttura critical-to-production che alimenta le operazioni business delle aziende Fortune 500. Le organizzazioni che implementano sistemi RAG di produzione riportano riduzioni del 25-30% nei costi operativi e scoperta delle informazioni 40% più veloce, secondo recenti sondaggi del settore. Tuttavia, il salto da proof-of-concept a deployment di produzione rimane insidioso. Molte aziende scoprono che i framework ottimizzati per prototipazione rapida faticano sotto i carichi di lavoro di produzione, mentre altre si trovano bloccate in piattaforme proprietarie che limitano personalizzazione e controllo. ...

Gli LLM (Large Language Models) open source si sono trasformati da esperimenti di ricerca ad alternative pronte per la produzione alle API proprietarie nel 2026. I migliori LLM open source, DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 e Gemma 3, offrono prestazioni di livello di frontiera nel ragionamento, nella codifica e nelle attività multimodali consentendo al tempo stesso l’hosting autonomo e la personalizzazione. Oltre la metà delle implementazioni LLM di produzione ora utilizzano modelli open source anziché API chiuse come GPT-5 o Claude. Il “momento DeepSeek” del 2025 ha dimostrato che i LLM open source potevano eguagliare le capacità dei modelli proprietari a costi notevolmente inferiori. Le organizzazioni che scelgono LLM open source danno priorità alla privacy dei dati, alla prevedibilità dei costi, alla flessibilità di regolazione e all’indipendenza dai limiti di velocità API. La valutazione di DeepSeek rispetto a Llama rispetto a Qwen richiede la comprensione delle architetture dei modelli, delle restrizioni di licenza e delle opzioni di distribuzione. Gli LLM open source eccellono nei domini che richiedono residenza dei dati, comportamento personalizzato o inferenza ad alto volume in cui i costi API diventano proibitivi. ...