{"id":123,"date":"2026-05-18T12:37:41","date_gmt":"2026-05-18T12:37:41","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/build-personal-ai-assistant-python\/"},"modified":"2026-08-01T06:48:29","modified_gmt":"2026-08-01T06:48:29","slug":"build-personal-ai-assistant-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/","title":{"rendered":"Costruire un assistente personale basato sull\u2019intelligenza artificiale in 30 minuti (tutorial Python)"},"content":{"rendered":"<p>Costruisci un assistente personale AI in 30 minuti (tutorial Python). In questa guida completa esploriamo tutto ci\u00f2 che devi sapere per costruire un assistente personale AI nel 2026, dai concetti fondamentali alle applicazioni pratiche e alle tendenze future.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b7bd1b3b\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b7bd1b3b\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#Introduction_to_Build_Personal_Ai_Assistant\" >Introduzione alla creazione di un assistente personale AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#What_Is_Build_Personal_Ai_Assistant\" >Che cos\u2019\u00e8 la creazione di un assistente personale AI?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#How_Build_Personal_Ai_Assistant_Works\" >Come funziona la creazione di un assistente personale AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#Key_Benefits_and_Applications\" >Principali vantaggi e applicazioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#Top_Tools_and_Platforms\" >Principali strumenti e piattaforme<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#Best_Practices\" >Best practice<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#Common_Challenges_and_Solutions\" >Sfide comuni e soluzioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#The_Future_of_Build_Personal_Ai_Assistant\" >Il futuro della creazione di un assistente personale AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#Local_or_Cloud_Choosing_the_Brain_for_Your_Assistant\" >Locale o cloud? Scegliere il \"cervello\" per il tuo assistente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Introduction_to_Build_Personal_Ai_Assistant\"><\/span>Introduzione alla creazione di un assistente personale AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il campo della creazione di un assistente personale AI si \u00e8 evoluto in modo drammatico negli ultimi anni. Man mano che ci avviciniamo al 2026, comprendere questi sviluppi \u00e8 fondamentale per chiunque operi nel settore tecnologico, aziendale o della ricerca. Questa guida offre una panoramica esaustiva dello scenario attuale, dei concetti chiave e delle applicazioni pratiche.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Is_Build_Personal_Ai_Assistant\"><\/span>Che cos\u2019\u00e8 la creazione di un assistente personale AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nella sua essenza, la creazione di un assistente personale AI rappresenta uno degli sviluppi pi\u00f9 importanti nei tutorial. Che tu sia un professionista esperto o un principiante, comprendere i fondamenti \u00e8 essenziale per prendere decisioni informate e rimanere competitivo.<\/p>\n<p>L\u2019importanza crescente della creazione di un assistente personale AI rispecchia tendenze pi\u00f9 ampie nell\u2019intelligenza artificiale e nella tecnologia. Organizzazioni di tutto il mondo stanno investendo massicciamente in questo ambito, ottenendo risultati che stanno trasformando settori quali la sanit\u00e0, la finanza, l\u2019istruzione e l\u2019intrattenimento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Build_Personal_Ai_Assistant_Works\"><\/span>Come funziona la creazione di un assistente personale AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Comprendere i meccanismi alla base della creazione di un assistente personale AI ti aiuta a valutare in modo pi\u00f9 efficace strumenti, framework e strategie. A grandi linee, il processo prevede raccolta dati, riconoscimento di schemi e ottimizzazione iterativa.<\/p>\n<p>Le fondamenta tecniche attingono a diverse discipline, tra cui matematica, informatica e conoscenze specifiche del dominio. I concetti chiave includono:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Elaborazione e analisi dei dati<\/strong> \u2014 la base di qualsiasi sistema per la creazione di un assistente personale AI<\/li>\n<li><strong>Riconoscimento di schemi<\/strong> \u2014 identificare segnali significativi in dati complessi<\/li>\n<li><strong>Addestramento e ottimizzazione dei modelli<\/strong> \u2014 migliorare progressivamente le prestazioni nel tempo<\/li>\n<li><strong>Valutazione e convalida<\/strong> \u2014 garantisce affidabilit\u00e0 e accuratezza<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Key_Benefits_and_Applications\"><\/span>Principali vantaggi e applicazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le applicazioni pratiche della creazione di un assistente personale AI spaziano in numerosi settori e casi d\u2019uso. Ecco le aree pi\u00f9 impattanti in cui questa tecnologia sta facendo la differenza nel 2026:<\/p>\n<h3>Applicazioni aziendali<\/h3>\n<p>Le aziende stanno sfruttando la creazione di un assistente personale AI per automatizzare flussi di lavoro, ridurre i costi e migliorare il processo decisionale. Dalle startup alle aziende Fortune 500, il tasso di adozione continua ad accelerare.<\/p>\n<h3>Ricerca e sviluppo<\/h3>\n<p>Nei contesti di ricerca, la creazione di un assistente personale AI consente scoperte che fino a poco tempo fa erano impossibili. Scienziati e ingegneri utilizzano questi strumenti per esplorare nuove ipotesi, validare teorie e individuare schemi in dataset complessi.<\/p>\n<h3>Prodotti per consumatori<\/h3>\n<p>Applicazioni quotidiane \u2014 dai motori di raccomandazione agli assistenti vocali \u2014 dipendono fortemente dalla creazione di un assistente AI personale. I miglioramenti dell\u2019esperienza utente sono tangibili e misurabili.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_Tools_and_Platforms\"><\/span>Principali strumenti e piattaforme<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La scelta degli strumenti giusti \u00e8 fondamentale per il successo nella creazione di un assistente personale AI. Ecco la nostra selezione dei migliori strumenti disponibili nel 2026:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Framework open source<\/strong> \u2014 soluzioni flessibili e guidate dalla comunit\u00e0<\/li>\n<li><strong>Piattaforme cloud<\/strong> \u2014 servizi gestiti che riducono il carico operativo<\/li>\n<li><strong>Strumenti specializzati<\/strong> \u2014 progettati appositamente per specifici casi d\u2019uso della creazione di un assistente AI personale<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ciascuna opzione presenta punti di forza specifici, e la scelta migliore dipende dalle tue esigenze particolari, dal budget disponibile e dal tuo livello di competenza.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_Practices\"><\/span>Best practice<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per ottenere successo nella creazione di un assistente personale AI \u00e8 necessario seguire best practice consolidate:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Inizia definendo obiettivi chiari<\/strong> \u2014 definire in anticipo cosa significhi successo<\/li>\n<li><strong>Investi nella qualit\u00e0 dei dati<\/strong> \u2014 la qualit\u00e0 dell\u2019output dipende dalla qualit\u00e0 dell\u2019input<\/li>\n<li><strong>Itera e migliora costantemente<\/strong> \u2014 nessuna soluzione \u00e8 perfetta al primo tentativo<\/li>\n<li><strong>Monitora e manutenzione continua<\/strong> \u2014 il monitoraggio continuo delle prestazioni \u00e8 essenziale<\/li>\n<li><strong>Tieniti aggiornato<\/strong> \u2014 il settore evolve rapidamente e le migliori pratiche di ieri potrebbero gi\u00e0 essere obsolete<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Common_Challenges_and_Solutions\"><\/span>Sfide comuni e soluzioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sebbene la creazione di un assistente personale AI offra enormi vantaggi, gli operatori si trovano ad affrontare diverse sfide comuni. Comprendere questi ostacoli e le relative soluzioni ti aiuta a evitare errori e ottenere risultati migliori.<\/p>\n<p>Problemi legati alla qualit\u00e0 dei dati, requisiti computazionali elevati, considerazioni etiche e complessit\u00e0 di integrazione sono alcune delle sfide pi\u00f9 frequentemente citate. Ciascuna di esse \u00e8 affrontata mediante strategie di mitigazione consolidate, ampiamente utilizzate da professionisti esperti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Future_of_Build_Personal_Ai_Assistant\"><\/span>Il futuro della creazione di un assistente personale AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Guardando al futuro, la traiettoria della creazione di un assistente personale AI punta verso implementazioni ancora pi\u00f9 potenti, accessibili e responsabili. Tra le principali tendenze da tenere d\u2019occhio figurano maggiore efficienza, migliorata interpretabilit\u00e0, quadri etici pi\u00f9 solidi e maggiore accessibilit\u00e0.<\/p>\n<p>La democratizzazione della creazione di un assistente AI personale \u2014 ovvero rendere strumenti potenti accessibili anche a non specialisti \u2014 continua ad accelerare. Questa tendenza sta generando nuove opportunit\u00e0 di innovazione e applicazione in ogni settore.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Local_or_Cloud_Choosing_the_Brain_for_Your_Assistant\"><\/span>Locale o cloud? Scegliere il \"cervello\" per il tuo assistente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ogni progetto relativo a un assistente personale si riduce a una decisione iniziale che influenza tutto il resto: dove viene effettivamente eseguito il modello linguistico? \u00c8 possibile chiamare un\u2019API ospitata (OpenAI, Anthropic, Google) tramite Internet oppure eseguire un modello open-weight sul proprio computer con un runtime come Ollama o llama.cpp. Python supporta entrambi gli approcci in modo quasi identico, quindi la scelta riguarda privacy, costo, latenza e hardware disponibile sulla propria scrivania, non il codice.<\/p>\n<p>La regola pratica onesta: <strong>Inizia con un\u2019API cloud per realizzare un prototipo, quindi passa all\u2019esecuzione locale solo quando privacy o volume lo giustificano dal punto di vista hardware.<\/strong> Una chiamata cloud fornisce una risposta di qualit\u00e0 frontiera in una sola riga e senza alcuna configurazione preliminare. Passare all\u2019esecuzione locale comporta il sacrificio di questa comodit\u00e0 in cambio di un controllo completo sui dati, l\u2019assenza di costi per token e la possibilit\u00e0 di funzionare offline, ma richiede l\u2019acquisto e la messa a punto di una GPU.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Dimensione<\/th>\n<th>API cloud<\/th>\n<th>Modello locale<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Sforzo di configurazione<\/td>\n<td>Minuti (chiave API)<\/td>\n<td>Ore (runtime + download del modello + ottimizzazione GPU)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Struttura dei costi<\/td>\n<td>A pagamento per token; quasi nullo all\u2019inizio, aumenta con l\u2019utilizzo<\/td>\n<td>Costo iniziale per l\u2019hardware; quasi gratuito per ogni query successiva<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Privacy<\/td>\n<td>I dati lasciano il tuo dispositivo<\/td>\n<td>Completamente su dispositivo, funziona offline<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qualit\u00e0 massima<\/td>\n<td>Massima (modelli di ultima generazione)<\/td>\n<td>Elevata, ma leggermente inferiore rispetto ai modelli di ultima generazione<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Per un modello cloud di fascia economica, gli attuali costi per token sono cos\u00ec bassi che un utilizzo personale moderato \u2014 poche migliaia di messaggi al mese \u2014 comporta tipicamente una spesa di pochi dollari. Ci\u00f2 rende il cloud la scelta razionale predefinita per assistenti occasionali. L\u2019equilibrio economico cambia invece quando si elaborano grandi volumi in modo continuo, si elaborano dati personali o aziendali sensibili oppure si desidera che l\u2019assistente funzioni anche senza connessione.<\/p>\n<p>Sul versante locale, un modello quantizzato da 8 miliardi di parametri (4-bit, nel popolare formato Q4_K_M) rappresenta il compromesso ideale. Occupa circa 5\u20136 GB ed \u00e8 eseguibile agevolmente su una GPU consumer con 8\u201312 GB di VRAM; una CPU moderna con almeno 16 GB di RAM di sistema pu\u00f2 eseguirlo anch\u2019essa, sebbene pi\u00f9 lentamente. Poich\u00e9 Ollama espone un endpoint compatibile con OpenAI, puoi sviluppare inizialmente per il cloud e successivamente reindirizzare lo stesso client Python verso <code>localhost<\/code> con quasi nessuna modifica al codice. Progetta fin dall\u2019inizio per questo passaggio e manterrai entrambe le opzioni aperte man mano che le tue esigenze cresceranno.<\/p>\n<h3>Quanto costa eseguire un assistente AI personale realizzato in Python?<\/h3>\n<p>Dipende interamente dal backend. Con un\u2019API cloud economica e un utilizzo personale moderato \u2014 nell\u2019ordine di poche migliaia di messaggi al mese \u2014 il costo mensile si attesta generalmente su cifre inferiori a dieci dollari, dato che gli attuali costi per token dei modelli pi\u00f9 piccoli sono molto contenuti. Un utilizzo intenso o continuativo fa crescere proporzionalmente la spesa. Eseguire invece un modello open-weight localmente non comporta alcun costo per singola query: paghi una volta per una GPU adeguata (oppure utilizzi una CPU con RAM sufficiente) e poi lo esegui gratuitamente e offline all\u2019infinito.<\/p>\n<h3>Quali componenti hardware mi servono per eseguire l\u2019assistente in locale anzich\u00e9 ricorrere a un\u2019API?<\/h3>\n<p>Per una configurazione locale reattiva, punta a una GPU consumer con 8\u201312 GB di VRAM, in grado di eseguire agevolmente un modello quantizzato a 4-bit da 8 miliardi di parametri, come Llama 3.1 8B o Qwen3 8B, a velocit\u00e0 accettabile. Non hai una GPU dedicata? Una CPU moderna con almeno 16 GB di RAM di sistema pu\u00f2 eseguire lo stesso modello interamente sul processore, ma con tempi di risposta sensibilmente pi\u00f9 lunghi. Strumenti come Ollama gestiscono automaticamente la quantizzazione e l\u2019offloading sulla GPU, quindi non devi modificare manualmente impostazioni di basso livello.<\/p>\n<h3>Posso fornire input e output vocali al mio assistente Python?<\/h3>\n<p>S\u00ec. Il metodo pi\u00f9 comune prevede l\u2019uso di un modello di riconoscimento vocale (speech-to-text), come Whisper di OpenAI (eseguibile sia in locale che tramite API), per trascrivere ci\u00f2 che dici; un LLM a tua scelta per generare la risposta; e un motore di sintesi vocale (text-to-speech) per riprodurla a voce. Framework come LangChain collegano automaticamente questi stadi, integrando anche la memoria affinch\u00e9 l\u2019assistente mantenga una conversazione coerente; l\u2019intero ciclo pu\u00f2 funzionare completamente offline, purch\u00e9 tu utilizzi Whisper in locale abbinato a un modello locale.<\/p>\n<h2>Punti chiave<\/h2>\n<ul>\n<li>La creazione di un assistente personale AI \u00e8 un campo in rapida evoluzione con applicazioni pratiche significative nel 2026<\/li>\n<li>Comprendere i fondamenti \u00e8 essenziale per prendere decisioni informate<\/li>\n<li>Sono disponibili numerosi strumenti e piattaforme, ciascuno con punti di forza distinti<\/li>\n<li>Seguire le best practice migliora in modo significativo i risultati<\/li>\n<li>Il futuro appare promettente, con innovazioni continue all\u2019orizzonte<\/li>\n<\/ul>\n<p>Resta sempre un passo avanti seguendo Convly AI per ricevere le ultime analisi, tutorial e approfondimenti sulla creazione di un assistente personale AI e sul panorama pi\u00f9 ampio dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/\">Da zero a ingegnere AI: il tuo percorso di apprendimento di 90 giorni<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-ollama-setup\/\">Configurare il primo modello linguistico locale con Ollama<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/how-to-run-llama-3-locally-on-snapdragon-8-gen-4\/\">Come eseguire Llama 3 in locale su Snapdragon 8 Gen 4 (guida passo passo, 2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-resume-screener-tutorial\/\">Creare uno screener per curriculum basato sull\u2019intelligenza artificiale (tutorial completo)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Build a personal 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