Una RAG efficace dipende più da embedding , struttura dei dati e parametri di retrieval che dal modello linguistico . Quando si lavora con grandi volumi di testi complessi, come norme, regolamenti o manuali tecnici, la ricerca per parola chiave non regge. Trova termini, non significati. La RAG, Retrieval-Augmented Generation , nasce per questo: affianca un modello linguistico a un sistema di recupero semantico , così che le risposte siano basate su contenuti reali e pertinenti. Il punto centrale è spesso frainteso. Una RAG non è “un LLM con più memoria”. È un’ architettura . E come tutte le architetture, funziona solo se ogni componente fa bene il suo lavoro. In particolare, tre elementi determinano quasi tutto il risultato: embedding, struttura dei dati e parametri di retrieval. Il resto viene dopo. Il meccanismo parte dall’embedding. Un embedding è una trasformazione: prende un testo e lo converte in un vettore numerico . Non produce frasi, non interpreta intenzioni, non dec...
Quando la privacy diventa liquidità Il massimo storico di Monero è l’effetto combinato di un grande furto e di un cambio normativo strutturale. La sera del 10 gennaio 2026, intorno alle 23:00 UTC, una vittima ha perso oltre 280 milioni di dollari in Bitcoin e Litecoin a causa di una truffa di ingegneria sociale che ha colpito un portafoglio hardware. Non si è trattato di un attacco tecnico al protocollo, ma di una compromissione dell’utente. Il movimento dei fondi non è stato immediato, ma rapido. E soprattutto direzionale. Nei giorni successivi al furto, gli asset sottratti hanno iniziato a essere convertiti in Monero attraverso più servizi di scambio istantaneo. Questa pressione improvvisa sulla domanda ha fatto salire il prezzo di XMR in modo netto, fino al massimo storico del 14 gennaio. Parallelamente, parte dei Bitcoin è stata instradata verso altre reti tramite Thorchain , con bridge verso Ethereum, Ripple e Litecoin. Una frammentazione che non cambia il punto...