v0.4 — Ottimizzazione LLM e profili immagine

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Cosa cambia nella v0.4

Prestazioni LLM drasticamente migliorate

Le chiamate al modello Ollama (Qwen3-VL) sono state ottimizzate su più fronti. Il modello viene ora pre-caricato in VRAM allo startup dell'app tramite warmup automatico, eliminando il ritardo alla prima elaborazione. Con l'opzione keep_alive (attiva di default), il modello resta permanentemente in memoria GPU senza doversi ricaricare tra un batch e l'altro.

Quando si generano tag, titolo e descrizione per la stessa foto, l'immagine viene ora estratta e convertita una sola volta invece di tre, risparmiando elaborazione inutile.

Parametri LLM completamente configurabili

I parametri di generazione Ollama (num_ctx, num_batch, keep_alive, oltre a temperature, top_k, top_p già presenti) sono ora tutti regolabili dalla sezione Configurazione dell'interfaccia, nella scheda parametri avanzati. Questo permette di bilanciare qualità e velocità in base alla propria GPU.

Profili immagine adattati ai modelli reali

Le dimensioni delle immagini inviate a ogni modello AI sono state corrette per corrispondere all'input nativo effettivo:

• CLIP e BioCLIP: da 512/384px a 224px (dimensione reale del ViT)
• LLM Vision: corretto un bug che inviava immagini a 1024px invece dei 512px configurati

Questo riduce il tempo di elaborazione senza alcuna perdita di qualità nei risultati.

Prompt LLM più affidabili senza BioCLIP

Quando BioCLIP non ha ancora identificato la specie, i prompt al modello LLM usavano una regola troppo aggressiva ("non identificare mai le specie") che causava allucinazioni: ad esempio, una mangusta veniva taggata come "mucca", un gufo delle nevi come "gatto".

Ora l'approccio è prudente: se il modello riconosce con sicurezza l'animale, usa il nome italiano corretto (fenicottero, mangusta); se non è sicuro, usa un termine generico (uccello, animale). Questo elimina le identificazioni errate mantenendo quelle corrette.

Nota: quando BioCLIP è attivo (comportamento standard), l'identificazione della specie resta guidata dal classificatore dedicato con ~450.000 specie, e i prompt LLM non cambiano.

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📄 Manuale aggiornato — Il file CONFIGURATION.md è stato completamente rivisto per riflettere tutte le novità della v0.4: parametri LLM avanzati (num_ctx, num_batch, keep_alive), profili ottimizzazione con target_size corretti, ordinamento gallery, badge visivi, filtri log tab e molto altro.