Aggiornamento RAG
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- README.md T2M+RAG +56 -0
README.md
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license: apache-2.0
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datasets:
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| 4 |
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- a-m-team/AM-DeepSeek-R1-Distilled-1.4M
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language:
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- it
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-
- en
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base_model:
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| 9 |
-
- deepseek-ai/DeepSeek-R1
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| 10 |
-
new_version: deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324
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| 11 |
-
library_name: adapter-transformers
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| 12 |
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| 13 |
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<html>
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| 14 |
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<head>
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| 15 |
-
<meta charset="utf-8">
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| 16 |
-
<title>Presentazione TA2MA</title>
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| 17 |
-
<style>
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| 18 |
-
body {
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| 19 |
-
font-family: Arial, sans-serif;
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| 20 |
-
margin: 2cm;
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| 21 |
-
color: #333333;
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| 22 |
-
}
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| 23 |
-
h1, h2, h3 {
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| 24 |
-
color: #0d47a1;
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| 25 |
-
font-weight: bold;
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| 26 |
-
}
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| 27 |
-
h1 {
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| 28 |
-
font-size: 2em;
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| 29 |
-
margin-bottom: 0.2em;
|
| 30 |
-
}
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| 31 |
-
h2 {
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| 32 |
-
font-size: 1.4em;
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| 33 |
-
margin-top: 1em;
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| 34 |
-
margin-bottom: 0.3em;
|
| 35 |
-
}
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| 36 |
-
h3 {
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| 37 |
-
font-size: 1.2em;
|
| 38 |
-
margin-top: 0.8em;
|
| 39 |
-
margin-bottom: 0.2em;
|
| 40 |
-
}
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| 41 |
-
p, ul {
|
| 42 |
-
line-height: 1.4;
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| 43 |
-
margin-bottom: 1em;
|
| 44 |
-
}
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| 45 |
-
ul {
|
| 46 |
-
margin-left: 1.2em;
|
| 47 |
-
}
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| 48 |
-
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| 49 |
-
color: #000000;
|
| 50 |
-
}
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| 51 |
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</style>
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| 52 |
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</head>
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| 53 |
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<body>
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| 54 |
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| 55 |
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<!-- Copertina / Intestazione -->
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| 56 |
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<h1>Benvenuto in TA2MA™</h1>
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<h2>Dev.Chain.Model</h2>
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<p><strong>Automazione, flessibilità e AI open-source</strong></p>
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<!-- Contatti -->
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| 61 |
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<h2>Contatti</h2>
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| 62 |
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<p>
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| 63 |
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<strong>Nome:</strong> Anwar Zbir<br>
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| 64 |
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<strong>Indirizzo:</strong> Via Gorla 4, Mozzate (22076)<br>
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| 65 |
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<strong>Email:</strong> <a href="mailto:ta2ma@gmx.us">ta2ma@gmx.us</a><br>
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| 66 |
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<strong>Telefono:</strong> 329 215 1121
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| 67 |
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</p>
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| 68 |
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| 69 |
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<!-- Chi siamo -->
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| 70 |
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<h2>Chi siamo</h2>
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| 71 |
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<p>
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| 72 |
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Negli ultimi anni, l'automazione dei flussi di lavoro si è evoluta da semplice strumento di supporto a vero e proprio motore strategico per molte organizzazioni.
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| 73 |
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</p>
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| 74 |
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<p>
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| 75 |
-
Tra le soluzioni disponibili, <strong>TA2MA™</strong> si distingue per il suo approccio <strong>open-source</strong>, che combina potenza e personalizzazione per ottimizzare processi e migliorare l'efficienza aziendale.
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</p>
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| 77 |
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| 78 |
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<!-- Caratteristiche -->
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<h2>Cosa rende TA2MA™ speciale?</h2>
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<h3>Dev.Chain.Model</h3>
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<p>
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| 83 |
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Una piattaforma innovativa che offre automazione avanzata, riducendo il bisogno di scrivere codice e semplificando l'integrazione con l'intelligenza artificiale.
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</p>
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-
<h3>Low-code e potenza</h3>
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<p>
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Grazie a un'interfaccia <em>visuale a nodi</em>, è possibile creare flussi complessi con facilità. Questo consente di:
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</p>
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| 90 |
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<ul>
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| 91 |
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<li>Automatizzare attività come notifiche, aggiornamenti di database e analisi dei dati.</li>
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| 92 |
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<li>Ottimizzare il tempo e ridurre errori manuali nei processi aziendali.</li>
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| 93 |
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</ul>
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| 94 |
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| 95 |
-
<h3>Integrazione con l'AI</h3>
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| 96 |
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<p>
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| 97 |
-
TA2MA™ supporta modelli avanzati di Intelligenza Artificiale (LLM) attraverso framework come <strong>LangChain</strong>. Questo permette di costruire agenti intelligenti capaci di:
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| 98 |
-
</p>
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| 99 |
-
<ul>
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| 100 |
-
<li>Interagire con documenti e database.</li>
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| 101 |
-
<li>Effettuare analisi avanzate e categorizzazioni.</li>
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| 102 |
-
<li>Supportare decision-making automatizzato.</li>
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| 103 |
-
</ul>
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| 104 |
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| 105 |
-
<h3>Flussi multi-agente</h3>
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| 106 |
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<p>
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| 107 |
-
L'architettura di TA2MA™ consente di progettare flussi in cui <strong>più agenti collaborano</strong>:
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| 108 |
-
</p>
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| 109 |
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<ul>
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| 110 |
-
<li>Un agente può estrarre dati.</li>
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| 111 |
-
<li>Un altro può analizzarli.</li>
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| 112 |
-
<li>Il tutto avviene in modo automatizzato all'interno dello stesso sistema.</li>
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| 113 |
-
</ul>
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| 114 |
-
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| 115 |
-
<h3>Flessibilità totale</h3>
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| 116 |
-
<p>
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| 117 |
-
Essendo <strong>open-source</strong>, TA2MA™ offre:
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| 118 |
-
</p>
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| 119 |
-
<ul>
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| 120 |
-
<li>Personalizzazione avanzata.</li>
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| 121 |
-
<li>Possibilità di ospitare il sistema su server proprietari.</li>
|
| 122 |
-
<li>Riduzione dei costi rispetto a piattaforme SaaS come Zapier.</li>
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| 123 |
-
</ul>
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| 124 |
-
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| 125 |
-
<!-- Utilizzo -->
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| 126 |
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<h2>Chi utilizza TA2MA™?</h2>
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| 127 |
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<p>
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| 128 |
-
Dai liberi professionisti alle grandi organizzazioni, TA2MA™ trova applicazione in vari settori, tra cui:
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| 129 |
-
</p>
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| 130 |
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<ul>
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| 131 |
-
<li><strong>Marketing</strong> – Automazione di campagne e gestione clienti.</li>
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| 132 |
-
<li><strong>Gestione IT</strong> – Monitoraggio e risoluzione di problemi tecnici.</li>
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| 133 |
-
<li><strong>Analisi legale</strong> – Supporto nella gestione di documenti e processi legali.</li>
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| 134 |
-
</ul>
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| 135 |
-
<p>
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| 136 |
-
Grazie alla sua versatilità, TA2MA™ si adatta a qualsiasi contesto professionale.
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| 137 |
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</p>
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| 138 |
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| 139 |
-
<!-- Conclusione e Contatti -->
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| 140 |
-
<h2>Contattaci per maggiori informazioni</h2>
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| 141 |
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<p>
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| 142 |
-
Siamo pronti ad aiutarti a integrare <strong>TA2MA™</strong> nei tuoi processi aziendali. Contattaci oggi stesso!
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| 143 |
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</p>
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| 144 |
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<ul>
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| 145 |
-
<li><strong>Email:</strong> <a href="mailto:ta2ma@gmx.us">ta2ma@gmx.us</a></li>
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| 146 |
-
<li><strong>Telefono:</strong> 3516328005</li>
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| 147 |
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<li><strong>Indirizzo:</strong> Via Gorla 4, Mozzate (22076)</li>
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| 148 |
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</ul>
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</body>
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</html>
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README.md T2M+RAG
ADDED
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| 1 |
+
# TATUMA™ | Dev.Chain.Model + RAG.Dev (China Release)
|
| 2 |
+
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| 3 |
+
**Una nuova generazione di agenti AI decentralizzati.**
|
| 4 |
+
Sviluppato per scalare, pensato per orchestrare. Costruito per la Cina.
|
| 5 |
+
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| 6 |
+
---
|
| 7 |
+
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| 8 |
+
## Cosa fa TATUMA?
|
| 9 |
+
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| 10 |
+
TATUMA™ è un **framework decentralizzato**, modulare e agentico per creare:
|
| 11 |
+
|
| 12 |
+
- **Flussi AI intelligenti**, con orchestrazione low-code
|
| 13 |
+
- **Agenti autonomi**, in grado di analizzare, decidere e agire
|
| 14 |
+
- **Interazioni verificabili**, tracciate su blockchain
|
| 15 |
+
|
| 16 |
+
Il cuore del sistema è il nostro **Dev.Chain.Model**, aggiornato con **RAG.Dev**.
|
| 17 |
+
|
| 18 |
+
---
|
| 19 |
+
|
| 20 |
+
## Novità: RAG.Dev
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
**Retrieval-Augmented Generation (RAG)**, evoluto in chiave agentica:
|
| 23 |
+
- Decomposizione dinamica delle richieste complesse
|
| 24 |
+
- Recupero e aggregazione di fonti multiple (live, Web3, DB)
|
| 25 |
+
- Risposte sintetiche, tracciabili e adattive
|
| 26 |
+
- Capacità di “autovalutazione” e query rewrite
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
---
|
| 29 |
+
|
| 30 |
+
## Architettura
|
| 31 |
+
|
| 32 |
+
| Modulo | Funzione |
|
| 33 |
+
|--------|----------|
|
| 34 |
+
| **DEV** | Costruzione visuale di pipeline |
|
| 35 |
+
| **MODEL**| AI generativa + Reasoning agentico |
|
| 36 |
+
| **CHAIN**| Sicurezza e audit via Smart Contracts |
|
| 37 |
+
| **RAG.Dev** | Recupero + generazione autonoma & verificata |
|
| 38 |
+
|
| 39 |
+
---
|
| 40 |
+
|
| 41 |
+
## Esempi d’uso
|
| 42 |
+
|
| 43 |
+
- Customer support AI multilingua
|
| 44 |
+
- Ottimizzazione supply chain + tracciabilità
|
| 45 |
+
- Finanza decentralizzata per PMI asiatiche
|
| 46 |
+
- Dashboard predittivi per retail e logistica
|
| 47 |
+
|
| 48 |
+
---
|
| 49 |
+
|
| 50 |
+
## Setup rapido
|
| 51 |
+
|
| 52 |
+
```bash
|
| 53 |
+
git clone https://huggingface.co/TheWolfOfChain/Dev.Chain
|
| 54 |
+
cd Dev.Chain
|
| 55 |
+
npm install # oppure yarn
|
| 56 |
+
touch .env # inserisci le tue API key
|