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| Prompting | DSPy | Programmatic prompt optimization | | Orchestration | LangGraph | Stateful multi-agent workflows | | RAG | LlamaIndex | Document ingestion and retrieval | | Vectors | Qdrant / Pinecone | Embedding storage and search | | Evaluation | RAGAS | RAG quality metrics | | Experiment Tracking | MLflow / W&B | Logging, versioning, comparison |

| Serving | BentoML / vLLM | Model deployment | | Protocol | MCP | Tool and context integration |

Manual prompts are dead. DSPy treats prompts as optimizable code:

Utilizza questa competenza quando crei funzionalità di intelligenza artificiale, integri LLM, implementi RAG, lavori con incorporamenti, distribuisci modelli ML o fai scienza dei dati. Si attiva su menzioni di OpenAI, Anthropic, Claude, GPT, LLM, RAG, incorporamenti, database vettoriale, Pinecone, Qdrant, LangChain, LlamaIndex, DSPy, MLflow, messa a punto, LoRA, QLoRA, distribuzione di modelli, pipeline ML, ingegneria delle funzionalità o apprendimento automatico. Fonte: hyperb1iss/hyperskills.