Negli ultimi anni, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno rivoluzionato il panorama tecnologico, offrendo soluzioni innovative a vari problemi linguistici. Recentemente, l’accessibilità di questi modelli è migliorata grazie a versioni più compatte e convenienti. Tuttavia, sono sempre necessari modelli di questa scala? Il nostro studio analizza lo sviluppo di una soluzione per la classificazione del testo in un contesto reale. Verrà esposta l’evoluzione dei modelli di classificazione del testo, approfondendo come Python, attraverso le sue numerose librerie, permette lo sviluppo di questi modelli e l’utilizzo e integrazione di LLM. Inoltre, discuteremo l’evoluzione recente dei modelli per la comprensione del testo e identificheremo quando l’uso di LLM è vantaggioso rispetto a soluzioni più leggere ed efficienti. Infine, presenteremo la soluzione implementata nei nostri sistemi, che combina la potenza degli LLM con approcci più snelli per offrire un servizio ottimale e adattabile alle diverse esigenze operative.