RAG (Retrieval-Augmented Generation): cosa è e a cosa serve

RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnologia di intelligenza artificiale che unisce due processi: il recupero di informazioni da fonti esterne e la creazione di risposte testuali. Serve a migliorare la precisione delle risposte, integrando dati aggiornati o specifici.

Ad esempio, un assistente virtuale con RAG può cercare informazioni in tempo reale e usarle per rispondere in modo accurato alle domande degli utenti, invece di basarsi solo su ciò che “sa” dal suo addestramento iniziale.

Cosa è la RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica di intelligenza artificiale che combina il recupero di informazioni da fonti esterne con la generazione di testi, rendendo il risultato più preciso rispetto ai modelli tradizionali (es. ChatGPT standard).

Retrieval-Augmented Generation è un framework che si basa su due componenti principali:

1. Retriever (recuperatore). Questa componente ha il compito di cercare e recuperare informazioni da una base di dati o da documenti esterni in risposta a una query dell’utente. Può trattarsi di una raccolta di documenti preesistenti, di pagine web o di database strutturati. Il retriever seleziona i documenti più rilevanti che possono contenere informazioni utili alla risposta.
2. Generator (generatore). Una volta che il retriever ha individuato i documenti pertinenti, il generatore utilizza un modello di linguaggio naturale, come GPT, per elaborare queste informazioni e generare una risposta coerente e contestualmente adeguata alla domanda iniziale.

Questa integrazione tra recupero e generazione permette di superare i limiti dei modelli di linguaggio standalone (LLM), che spesso si basano solo su informazioni statiche apprese durante la fase di addestramento. Grazie a RAG, invece, il modello può accedere a informazioni aggiornate e dinamiche, migliorando così l’accuratezza e la rilevanza delle risposte.

A cosa serve RAG?

L’approccio RAG è particolarmente utile in contesti in cui è necessario fornire risposte precise basate su grandi volumi di dati o informazioni aggiornate. Tra gli usi principali troviamo:

• Supporto alla ricerca documentale. Nei motori di ricerca o nei sistemi di assistenza automatizzati, RAG può fornire risposte migliori e più accurate rispetto ai modelli tradizionali, poiché non si limita a generare testo basato su conoscenze pregresse e recupera attivamente informazioni da fonti esterne.
• Domande e risposte (Q&A). I sistemi di Q&A possono beneficiare di RAG, poiché il modello non è limitato dalla propria base di conoscenze interna. Può accedere a nuove informazioni da documenti o database in tempo reale, rispondendo così a domande su argomenti attuali o specializzati.
• Chatbot e assistenti virtuali. Nei contesti di customer service o assistenza virtuale, RAG può migliorare notevolmente l’esperienza dell’utente, permettendo al chatbot di recuperare informazioni specifiche e rispondere con maggiore precisione alle richieste dei clienti.
• Generazione di contenuti personalizzati. In ambito marketing, RAG può essere utilizzato per generare contenuti personalizzati per gli utenti, integrando informazioni su prodotti, servizi o articoli specifici in modo dinamico.
• Documentazione tecnica e supporto agli sviluppatori. Le aziende che producono software o tecnologie possono utilizzare RAG per creare sistemi di assistenza in grado di rispondere a domande tecniche complesse. Il sistema può recuperare dati da manuali o documentazione tecnica e generare spiegazioni contestuali per gli utenti.

Il team perfetto per implementare un sistema RAG

Per implementare una RAG (Retrieval-Augmented Generation) sono necessari diversi profili professionali specializzati.

In primo luogo, servono Data Scientist e Machine Learning Engineer per sviluppare e addestrare il modello di IA.

I Software Engineer sono indispensabili per integrare il sistema nelle applicazioni aziendali, mentre gli NLP Specialist (esperti in elaborazione del linguaggio naturale) lavorano sull’ottimizzazione del modello per comprendere e generare linguaggio umano.

Infine, i Data Engineer si occupano della gestione e preparazione dei dataset, mentre i DevOps Engineer curano il deployment e la scalabilità del sistema.

Le componenti necessarie per implementare una RAG sono messe a disposizione dai principali cloud providers, come ad esempio la soluzione RAG con Azure AI Search.

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