Gli sviluppatori possono sfruttare le API di OpenAI per integrare modelli generativi come ChatGPT. La padronanza del codice però non basta. Etica, sicurezza e privacy come componenti strutturali nel set di competenze
L’Intelligenza artificiale generativa ha aperto nuove porte alla creatività e alla risoluzione dei problemi. Per sfruttare appieno le capacità di questi modelli è fondamentale padroneggiare l’arte del prompt engineering, in altre parole occorre formulare input mirati in grado di guidare l’AI generativa nel produrre risultati coerenti con la soluzione del problema che si sta affrontando. Al centro dell’interazione con l’Intelligenza artificiale generativa si trova il concetto di “prompt”, e cioè le istruzioni o le richieste iniziali fornite all’AI per guidare il processo di generazione. Queste istruzioni possono assumere diverse forme a seconda del tipo di output desiderato, che può essere un testo, un’immagine, un suono o altro. Le “richieste” sono le informazioni fornite all’AI per indirizzarla verso la produzione di risultati specifici. Queste richieste possono essere dettagliate e specifiche oppure più generiche. I “completamenti” o “completion” rappresentano invece le risposte generate dall’AI in risposta al prompt fornito. Comprendere la relazione tra prompt e completamenti è fondamentale per ottenere il risultato desiderato.
L’importanza di prompt efficaci
La qualità dei prompt influenza significativamente l’output dell’AI generativa: quelli ben formulati portano a risposte più accurate e pertinenti dal punto di vista contestuale. Prompt chiari e specifici migliorano la comprensione dell’intento dell’utente da parte del modello, con risultati più soddisfacenti. Prompt ambigui possono portare a risultati inaspettati o indesiderati. Occorre quindi specificare il formato o il tipo di risposta che si cerca. Inoltre, bisogna fornire il contesto per aiutare il modello a comprendere le sfumature e a generare risposte allineate alle aspettative. A volte, prompt concisi funzionano meglio, mentre in altre situazioni possono essere necessari prompt più lunghi e dettagliati. Occorre quindi testare e iterare per trovare il giusto equilibrio.
Padroneggiare il prompt engineering rappresenta un passaggio fondamentale per liberare il pieno potenziale dell’AI generativa. Ci sono diverse grandi aziende che offrono servizi di AI generativa, come OpenAI, Google, Anthropic, Cohere, Meta, Hugging Face e altri. Molti dei servizi di queste aziende sono simili. Grazie alla popolarità di ChatGPT, OpenAI e i suoi servizi sono certamente tra quelli di punta. Playground offre un ambiente per consentire agli utenti di sperimentare con i modelli generativi e osservare i risultati. Entrambe le piattaforme utilizzano le API stateless di OpenAI. ChatGPT è un’applicazione di chat che mantiene una cronologia della conversazione con l’utente per mantenere un senso di contesto, migliorando la risposta del modello. È progettata per conversazioni più interattive e dinamiche, rendendola adatta a una vasta gamma di applicazioni, tra cui la generazione di codice, il debug, le spiegazioni, la scrittura di testi e l’ideazione in generale. D’altra parte, Playground fornisce un ambiente più controllato per sperimentare con gli input del modello. osservare gli output, trarre insegnamenti e applicarli nello sviluppo di software Java.
Progettare un’architettura di chatbot privata in Java
Costruire un chatbot privato utilizzando strumenti incentrati su Java può essere gratificante, sfruttando il potere dell’AI generativa per creare agenti di conversazione intelligenti e interattivi. Ci concentreremo sui servizi e le API di OpenAI, ma tutti i modelli linguistici delle varie aziende e le versioni open source sono funzionalmente simili. ChatGPT di OpenAI, alimentato dall’architettura GPT, offre una piattaforma versatile per l’elaborazione del linguaggio naturale. Playground fornisce ai developer un campo di prova per sperimentare le capacità del modello. Attraverso le API REST di OpenAI, gli sviluppatori Java possono integrare senza problemi ChatGPT nelle loro applicazioni. Tuttavia, ChatGPT è addestrato su informazioni web generali e, tipicamente, non ha conoscenza della propria documentazione e di altre risorse. Sebbene sia possibile ottimizzare i modelli linguistici esistenti di OpenAI, questo di solito richiede competenze di data science, insiemi di dati curati con attenzione e una significativa quantità di spese e di risorse di computing.
Generazione con recupero aumentato
Un’altra tecnica economica e popolare per far sì che un LLM comprenda il proprio set di documentazione è chiamato Retrieval Augmented Generation (RAG). Questa tecnica sorprendentemente accurata è stata sviluppata da Facebook AI Research nel 2020. Le tecniche RAG migliorano le risposte del chatbot, combinando approcci generativi e basati sul recupero. Utilizzando strumenti incentrati su Java, gli sviluppatori possono implementare questa tecnica per migliorare la pertinenza e la coerenza delle risposte del chatbot. Comprendere le sfumature dell’approccio RAG garantisce un utilizzo ottimale dei potenti modelli linguistici di OpenAI. Progettare un chatbot privato in Java implica l’integrazione di ChatGPT di OpenAI con strumenti Java e l’implementazione di tecniche RAG. Questo processo coinvolge l’utilizzo di database vettoriali e algoritmi di similarità delle parole (embedding), fondamentali per migliorare le capacità di recupero. Seguendo questa metodologia e sfruttando l’ampio ecosistema di Java, gli sviluppatori possono creare chatbot intelligenti che comprendono informazioni locali e riservate, come le risorse aziendali.
L’AI sostenibile
Poiché l’Intelligenza artificiale è uno strumento potente, gli sviluppatori Java che esplorano questo campo devono mettere al primo posto l’etica, la sicurezza, la privacy e le pratiche di AI responsabile. Questi aspetti sono fondamentali per garantire un’implementazione responsabile delle tecnologie AI, andando oltre la semplice competenza nel codice. Lo sviluppo responsabile implica affrontare l’impatto più ampio delle applicazioni AI sulla società. Gli sviluppatori Java dovrebbero essere consapevoli delle potenziali conseguenze delle proprie creazioni sull’occupazione, sulle strutture sociali e sull’ambiente. Trovare un equilibrio tra innovazione e responsabilità garantisce che l’AI contribuisca positivamente alla società senza causare danni o accentuare le disuguaglianze esistenti. Gli sviluppatori Java che entrano nel campo dell’AI dovrebbero anche essere consapevoli delle questioni di parzialità e di equità. I modelli AI possono involontariamente perpetuare le parzialità presenti nei dati di addestramento. Gli sviluppatori devono lavorare attivamente per identificare e mitigare le parzialità, utilizzando tecniche come l’apprendimento automatico consapevole dell’equità e il monitoraggio continuo per rettificare eventuali disparità non intenzionali. Oltre a padroneggiare gli algoritmi e la codifica, gli sviluppatori devono sostenere considerazioni etiche, implementare misure di sicurezza robuste, dare priorità alla privacy e garantire un’implementazione responsabile dell’AI. Abbracciando questi principi, gli sviluppatori Java contribuiscono alla costruzione di sistemi AI non solo sono tecnicamente competenti, ma anche eticamente solidi e socialmente responsabili.
Frank Greco
Autorità riconosciuta a livello mondiale nei campi dell’Intelligenza artificiale, del Machine learning e delle strategie cloud e mobile. Con un’ampia esperienza in progetti IT, è blogger e autore molto apprezzato, oltre ad avere notevole competenza nella partnership strategica tra tecnologia e business, nelle infrastrutture enterprise e nelle tecnologie emergenti, in particolare per sistemi finanziari e grandi aziende. Ha ricevuto il titolo di “Java Champion” da un team internazionale di executive Java e attualmente ricopre il ruolo di presidente del NYJavaSIG, il più grande gruppo di utenti Java del Nord America. Ha una profonda conoscenza nella creazione di comunità di sviluppatori ed è coautore di JSR381 Visual Recognition for Java, un’API standard di Machine Learning per sviluppatori Java.
Frank Greco presenterà per Technology Transfer il seminario “Introduzione all’Intelligenza artificiale generativa per sviluppatori Java” che si terrà online live streaming il 13-14 maggio 2024
