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@@ -66,16 +66,16 @@ def main():
66
  con riferimento agli atti relativi al PNRR.
67
  È in continua evoluzione. Per testarne il funzionamento, è sufficiente caricare un file PDF contenente
68
  una determinazione dirigenziale.
69
- AURA analizzerà il documento e fornirà risposte basate su una check-list predefinita di domande.
70
  <p>
71
  AURA è un sistema RAG <em>Retrieval Augmented Generation</em> che dato un atto amministrativo ed eventuali allegati
72
- ed una o più domande contenute in una <em>check list</em> di regolarità amministrativa, ricerca nei documenti
73
  i frammenti rilevanti per la domanda; questi assieme ad alcune istruzioni (<em>In-context learning</em>)
74
  vengono inviati ad un LLM <em>Large Language Model</em>
75
  al fine di generare una risposta corretta e coerente con i frammenti rilevanti.
76
  </p>
77
  <p>
78
- Questa versione di AURA utilizza Velvet:2B di Almawave, rilasciato sotto
79
  <a href="https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0">Licenza Apache 2.0</a> come LLM.
80
  </p>
81
 
 
66
  con riferimento agli atti relativi al PNRR.
67
  È in continua evoluzione. Per testarne il funzionamento, è sufficiente caricare un file PDF contenente
68
  una determinazione dirigenziale.
69
+
70
  <p>
71
  AURA è un sistema RAG <em>Retrieval Augmented Generation</em> che dato un atto amministrativo ed eventuali allegati
72
+ ed una o più domande ricerca nei documenti
73
  i frammenti rilevanti per la domanda; questi assieme ad alcune istruzioni (<em>In-context learning</em>)
74
  vengono inviati ad un LLM <em>Large Language Model</em>
75
  al fine di generare una risposta corretta e coerente con i frammenti rilevanti.
76
  </p>
77
  <p>
78
+ Questa versione di AURA utilizza Velvet di Almawave, rilasciato sotto
79
  <a href="https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0">Licenza Apache 2.0</a> come LLM.
80
  </p>
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