È importante comprendere le esigenze dell’amministratore della community e dei suoi membri quando si sceglie un Large Language Model (LLM) per potenziare le funzionalità di Discourse AI.
Diversi fattori possono influenzare le tue decisioni:
- Prestazioni per caso d’uso: Stai cercando il modello con le migliori prestazioni? Le prestazioni possono variare a seconda del compito (ad esempio, riassunto, ricerca, ragionamento complesso, rilevamento spam). La valutazione si basa sulla capacità del modello di generare risposte corrette, pertinenti e coerenti.
- Lunghezza del contesto: La finestra di contesto è la quantità di testo che un modello può “vedere” e considerare contemporaneamente. Finestre di contesto più ampie consentono l’elaborazione di maggiori informazioni (ad esempio, argomenti più lunghi per il riassunto) e il mantenimento della coerenza durante interazioni più lunghe.
- Compatibilità: Il modello è supportato nativamente dal plugin Discourse AI? Richiederà endpoint API o configurazioni specifiche? Controlla la documentazione del plugin per i provider e i modelli supportati.
- Supporto linguistico: Sebbene molti LLM di punta gestiscano bene più lingue, le prestazioni possono variare. Se la tua community utilizza principalmente una lingua diversa dall’inglese, si consiglia di testare modelli specifici per quella lingua.
- Capacità multimodali: Alcune funzionalità, come AI Triage (rilevamento NSFW), richiedono modelli in grado di elaborare immagini (visione). Assicurati che il modello scelto supporti le modalità richieste.
- Velocità e modalità: Modelli più grandi e potenti possono essere più lenti. Per funzionalità in tempo reale come AI Helper o Search, modelli più veloci potrebbero offrire una migliore esperienza utente. Alcuni modelli (come Claude 3.7 Sonnet) offrono diverse modalità, consentendo un compromesso tra velocità e ragionamento più approfondito.
- Costo: Il budget è spesso un fattore chiave. I costi dei modelli variano in modo significativo in base al provider e al livello del modello. I costi sono tipicamente misurati per token (input e output). Modelli più veloci/più piccoli sono generalmente più economici di modelli grandi/ad alte prestazioni. I modelli open source possono spesso essere eseguiti in modo più conveniente a seconda dell’hosting.
- Preoccupazioni sulla privacy: Diversi provider di LLM hanno politiche diverse sull’utilizzo dei dati e sulla privacy. Rivedi i termini di servizio, in particolare riguardo alla possibilità che i tuoi dati vengano utilizzati per scopi di addestramento. Alcuni provider offrono opzioni di conservazione zero dei dati.
- Open vs. Closed Source: I modelli open source offrono trasparenza e la possibilità di self-hosting o fine-tuning, sebbene possano richiedere maggiori sforzi tecnici. I modelli closed-source sono tipicamente più facili da usare tramite API ma offrono meno controllo e trasparenza.
Scelta di un LLM per le funzionalità di Discourse AI
Il panorama degli LLM si evolve rapidamente. La tabella seguente fornisce una panoramica generale dei modelli attualmente popolari e capaci, adatti a varie funzionalità di Discourse AI, categorizzati in base ai loro punti di forza tipici e ai profili di costo. I modelli all’interno di ciascuna categoria sono elencati in ordine alfabetico.
Queste sono linee guida generali. Controlla sempre la documentazione ufficiale del plugin Discourse AI per l’elenco più aggiornato di modelli supportati e configurazioni richieste. Le prestazioni e i costi cambiano frequentemente; consulta la documentazione del provider LLM per i dettagli più recenti. La disponibilità e le prestazioni dei modelli open source possono dipendere dal provider specifico o dalla configurazione di hosting.
Un’opzione alternativa per i clienti ospitati è l’utilizzo degli LLM open-weight preconfigurati ospitati da Discourse. Questi possono spesso essere abilitati tramite Admin → Impostazioni → AI →
ai_llm_enabled_modelso impostazioni di funzionalità specifiche.
| Categoria | Modello | Provider | Punti di Forza Chiave / Casi d’Uso | Note |
|---|---|---|---|---|
| Prestazioni/Ragionamento di punta | Claude 3.7 Sonnet (Thinking) | Anthropic | Massima capacità di ragionamento, compiti complessi, analisi, generazione | Utilizza più risorse/tempo della modalità normale, eccellente visione |
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | Forte ragionamento, competitivo con i migliori, codifica, matematica | Opzione Open Source, potenzialmente costo inferiore rispetto agli equivalenti proprietari | |
| Gemini 2.5 Pro | Alte prestazioni, finestra di contesto molto ampia, forte multimodale | Eccellente tuttofare, si integra bene con l’ecosistema Google | ||
| OpenAI o1 / o1-pro | OpenAI | Ragionamento all’avanguardia, compiti complessi, generazione | Costo più elevato, o1-pro probabilmente necessario per la massima capacità tramite API |
|
| Bilanciato (Multiuso) | Claude 3.7 Sonnet (Regular) | Anthropic | Alte prestazioni, buon ragionamento, ampio contesto, visione, modalità più veloce | Eccellente scelta predefinita, bilancia velocità e capacità |
| DeepSeek-V3 | DeepSeek | Forti prestazioni generali, buon rapporto qualità-prezzo | Opzione Open Source, conveniente per un uso ampio | |
| GPT-4o | OpenAI | Tuttofare molto forte, buon multimodale, ampiamente compatibile | Ottimo equilibrio tra prestazioni, velocità e costo | |
| OpenAI o3-mini | OpenAI | Buone prestazioni e ragionamento in rapporto al costo | Un modello di ragionamento flessibile e intelligente adatto a molti compiti | |
| Conveniente/Veloce | Claude 3.5 Haiku | Anthropic | Estremamente veloce ed economico, adatto a compiti più semplici | Ideale per esigenze ad alto volume e bassa latenza come ricerca, riassunti di base |
| Gemini 2.0 Flash | Molto veloce ed economico, buone capacità generali | Buono per riassunti, ricerca, compiti di assistenza | ||
| GPT-4o mini | OpenAI | Versione veloce ed economica di GPT-4o, adatta a molti compiti | Buon equilibrio tra costo/prestazioni per funzionalità più semplici | |
| Llama 3.3 (es. 70B) | Meta | Forte modello open source, spesso opzione multiuso conveniente | Le prestazioni variano in base al provider/hosting, è necessario verificare la compatibilità | |
| Capace di Visione | Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | Forti capacità di visione (entrambe le modalità) | Necessario per AI Triage/Rilevamento NSFW |
| Gemini 2.5 Pro / 2.0 Flash | Forti capacità di visione | Necessario per AI Triage/Rilevamento NSFW | ||
| GPT-4o / GPT-4o mini | OpenAI | Testo e visione integrati | Necessario per AI Triage/Rilevamento NSFW | |
| Llama 3.2 | Meta | Capacità di visione open source | Richiede verifica della compatibilità/hosting/supporto del provider | |
| LLM Ospitato da Discourse | Discourse | Modello di visione preconfigurato per siti ospitati | Controlla le impostazioni specifiche della funzionalità (es. Rilevamento NSFW) | |
| Qwen-VL / altri | Vari | Controlla il plugin Discourse AI per modelli di visione specifici supportati | La configurazione può variare |
Raccomandazioni Generali Mappate (Semplificate):
- AI Bot (Domande/Risposte Complesse, Persona): Modelli Top Performance/Reasoning (Claude 3.7 Sonnet - Thinking, R1, Gemini 2.5 Pro, o1-pro) o modelli Bilanciati forti (GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet - Regular, o3-mini).
- AI Search: Modelli Cost-Effective/Speed (Haiku 3.5, Gemini 2.0 Flash, GPT-4o mini, Llama 3.3) o modelli Bilanciati per una comprensione leggermente migliore (GPT-4o, DeepSeek-V3).
- AI Helper (Suggerimenti Titoli, Correzione bozze): Modelli Cost-Effective/Speed o modelli Bilanciati. La velocità è spesso preferita. Claude 3.7 Sonnet (Regular) o GPT-4o mini sono buone opzioni. Anche Llama 3.3 può funzionare bene qui.
- Riassumi: Modelli Bilanciati (Claude 3.7 Sonnet - Regular, GPT-4o, o3-mini, DeepSeek-V3) o modelli Cost-Effective (Gemini 2.0 Flash, Llama 3.3). Finestre di contesto più ampie (Gemini 2.5 Pro, Sonnet 3.7) sono vantaggiose per argomenti lunghi se il budget lo consente.
- Rilevamento Spam / AI Triage (Testo): I modelli Cost-Effective/Speed sono solitamente sufficienti ed economici (Haiku 3.5, Gemini 2.0 Flash, GPT-4o mini, Llama 3.3).
- AI Triage (Rilevamento Immagini NSFW): Richiede un modello Vision Capable (GPT-4o/mini, Sonnet 3.7, Gemini 2.5 Pro/2.0 Flash, Llama 3.2, modelli specifici ospitati/supportati da Discourse).
Ricorda di configurare il/i LLM selezionato/i nelle impostazioni di amministrazione di Discourse sotto le funzionalità AI pertinenti.