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# **Progetto di Esame: Da definire**
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Questa è la repository per l'esame di Applicazioni Intelligenti che consiste in:
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- Progetto per 2/3 del voto.
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- Orale per 1/3 dei punti composto da:
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- Presentazione (come se lo facessimo ad un cliente) di gruppo
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- Orale singolo con domande del corso (teoria e strumenti visti)
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L'obiettivo di questo progetto è creare un sistema basato su **LLM Agents** e deve dimostrare la capacità di ragionare, adattarsi a eventi esterni e comunicare in modo intelligente.
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# Installazione
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Per l'installazione si può utilizzare un approccio tramite **uv** (manuale) oppure utilizzare un ambiente **Docker** già pronto (automatico).
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Prima di avviare l'applicazione è però necessario configurare correttamente le API keys e installare Ollama per l'utilizzo dei modelli locali, altrimenti il progetto, anche se installato correttamente, non riuscirà a partire.
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## API Keys
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Le API Keys puoi ottenerle tramite i seguenti servizi:
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- **Google AI**: [Google AI Studio](https://makersuite.google.com/app/apikey) (gratuito con limiti)
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- **Anthropic**: [Anthropic Console](https://console.anthropic.com/)
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- **DeepSeek**: [DeepSeek Platform](https://platform.deepseek.com/)
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- **OpenAI**: [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/api-keys)
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Nota che alcune API sono gratuite con limiti di utilizzo, altre sono a pagamento. Google offre attualmente l'accesso gratuito con limiti ragionevoli.
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## Ollama (Modelli Locali)
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Per utilizzare modelli AI localmente, è necessario installare Ollama:
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**1. Installazione Ollama**:
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- **Linux**:
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```sh
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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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```
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- **macOS/Windows**: Scarica l'installer da [https://ollama.com/download/windows](https://ollama.com/download/windows)
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**2. GPU Support (Raccomandato)**:
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Per utilizzare la GPU con Ollama, assicurati di avere NVIDIA CUDA Toolkit installato:
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- **Download**: [NVIDIA CUDA Downloads](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local)
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- **Documentazione WSL**: [CUDA WSL User Guide](https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html)
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**3. Installazione Modelli**:
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Esempio per installare un modello locale:
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```sh
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ollama pull gemma3:4b
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```
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### Variabili d'Ambiente
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**1. Copia il file di esempio**:
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```sh
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cp .env.example .env
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```
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**2. Modifica il file .env** creato con le tue API keys e il path dei modelli Ollama, inserendoli nelle variabili opportune dopo l'uguale e ***senza*** spazi:
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```dotenv
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GOOGLE_API_KEY=
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ANTHROPIC_API_KEY=
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DEEPSEEK_API_KEY=
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OPENAI_API_KEY=
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# Path dove Ollama salva i modelli (es. /home/username/.ollama su Linux)
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OLLAMA_MODELS_PATH=
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```
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### Opzione 1 UV
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**1. Installazione uv**: Per prima cosa installa uv se non è già presente sul sistema:
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```sh
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# Windows (PowerShell)
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powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
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# macOS/Linux
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curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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```
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**2. Ambiente e dipendenze**: uv installerà python e creerà automaticamente l'ambiente virtuale con le dipendenze corrette:
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```sh
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uv sync --frozen --no-cache
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```
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**3. Run**: Successivamente si può far partire il progetto tramite il comando:
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```sh
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uv run python src/app.py
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```
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### Opzione 2 Docker
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Alternativamente, se si ha installato [Docker](https://www.docker.com), si può utilizzare il [Dockerfile](Dockerfile) e il [docker-compose.yaml](docker-compose.yaml) per creare il container con tutti i file necessari e già in esecuzione:
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**IMPORTANTE**: Assicurati di aver configurato il file `.env` come descritto sopra prima di avviare Docker.
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```sh
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docker compose up --build -d
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```
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Il file `.env` verrà automaticamente caricato nel container grazie alla configurazione in `docker-compose.yaml`.
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# Applicazione
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L'applicazione è attualmente in fase di sviluppo. Maggiori dettagli saranno aggiunti durante l'implementazione.
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