Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un framework di intelligenza artificiale che combina metodi basati sul recupero di informazioni con modelli generativi. Invece di affidarsi solo alla conoscenza del modello, RAG ricerca fonti esterne come documenti o basi di conoscenza per ottenere le informazioni più pertinenti.
Immagina un modello di linguaggio di grandi dimensioni come un nuovo dipendente sicuro di sé, desideroso di aiutare ma a volte impreciso o obsoleto. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) interviene per migliorare l’accuratezza, basando le risposte su informazioni affidabili e aggiornate.
Perché la Retrieval-Augmented Generation è importante?
Sebbene gli LLM siano strumenti potenti alla base di chatbot e applicazioni NLP, possono essere inaffidabili a causa di dati di addestramento obsoleti e della tendenza a generare risposte sicure ma imprecise.
Spesso presentano informazioni false, generiche o fuorvianti, soprattutto quando non hanno accesso a fonti aggiornate o autorevoli.
La Retrieval-Augmented Generation affronta queste sfide radicando gli LLM in conoscenze verificate in tempo reale. Recupera dati rilevanti da fonti affidabili prima che il modello generi una risposta.
Ciò migliora l’accuratezza, aumenta la trasparenza e offre alle organizzazioni un maggiore controllo sui risultati, aumentando così la fiducia e l’affidabilità degli utenti.
Le sfide comuni con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) includono:
- Inventare risposte quando non conoscono quella reale.
- Fornire informazioni obsolete o vaghe quando l’utente ha bisogno di qualcosa di specifico e attuale.
- Utilizzare fonti inaffidabili per creare risposte.
- Confondersi con termini simili che hanno significati diversi a seconda del contesto, portando a risposte errate.
Come funziona la Retrieval-Augmented Generation?
Senza la Retrieval-Augmented Generation, un LLM genera risposte basandosi solo sui suoi dati di addestramento. RAG aggiunge un passaggio di recupero che estrae informazioni pertinenti da fonti esterne utilizzando la query dell’utente.
Questi dati esterni, combinati con la query originale, vengono poi inviati all’LLM. Di conseguenza, il modello può generare risposte più accurate, dettagliate e aggiornate.
- LLM tradizionali vs. RAG Gli LLM tradizionali si basano esclusivamente su dati pre-addestrati per generare risposte. RAG introduce un passaggio di recupero che estrae informazioni esterne pertinenti prima di passarle all’LLM, migliorando la qualità e l’accuratezza dell’output.
- Creare dati esterni I dati esterni si riferiscono a informazioni al di fuori del set di addestramento dell’LLM. Possono provenire da API, database o documenti. Questi dati vengono trasformati in vettori utilizzando modelli di embedding e archiviati in un database vettoriale per un facile recupero.
- Recuperare informazioni pertinenti Quando un utente invia una query, questa viene convertita in un vettore e confrontata con il database vettoriale. Il sistema recupera i contenuti più pertinenti, come documenti di policy o registri utente, basandosi sulla similarità vettoriale.
- Arricchire il prompt dell’LLM Le informazioni recuperate vengono combinate con la query originale per creare un prompt arricchito. Ciò fornisce all’LLM un maggiore contesto, permettendogli di generare risposte accurate e aggiornate.
- Mantenere aggiornati i dati esterni Per garantire la pertinenza, le fonti di dati esterni e gli embedding dovrebbero essere aggiornati regolarmente, sia in tempo reale che tramite elaborazione batch, in modo che il modello continui a recuperare informazioni accurate.
Quali sono i vantaggi di RAG?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) migliora i modelli di linguaggio di grandi dimensioni fornendo loro accesso a informazioni in tempo reale e specifiche dal contesto da fonti esterne.
Questo rende RAG una soluzione ideale per offrire risposte accurate, trasparenti e consapevoli del dominio, specialmente in ambienti ad alta criticità o in rapida evoluzione.
- Aggiornamenti in tempo reale: Fornisce risposte aggiornate senza dover riaddestrare il modello.
- Fondamento fattuale: Riduce le allucinazioni attingendo da fonti verificate.
- Trasparenza delle fonti: Permette di citare le fonti per una maggiore fiducia e responsabilità.
- Controllo del dominio: Consente alle organizzazioni di guidare le risposte utilizzando i propri dati.
- Scalabilità a basso costo: Si adatta ai dati senza la necessità di riaddestramenti frequenti.
- Ricerca vettoriale + ibrida: Combina ricerca per parole chiave e semantica per un recupero preciso.
- Migliore esperienza utente: Genera risposte più naturali, pertinenti e utili.
- Distribuzione rapida: Accelera l’implementazione dell’IA eliminando i cicli di riaddestramento.
- Risposte personalizzate: Si adatta ai dati specifici dell’utente per interazioni su misura.
- Sicurezza legale e conformità: Mantiene le risposte all’interno di fonti affidabili e approvate.
RAG: Una panoramica storica
RAG risale agli anni ’70, quando i primi sistemi di risposta alle domande utilizzavano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per recuperare informazioni su argomenti ristretti, come il baseball. Sebbene l’idea centrale del recupero testuale sia rimasta coerente, i progressi nel machine learning hanno reso questi sistemi molto più potenti.
Negli anni ’90, Ask Jeeves ha portato il concetto sul web, e IBM Watson ha guadagnato notorietà nel 2011 vincendo a Jeopardy! Oggi, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni hanno portato la risposta alle domande a nuovi livelli di accuratezza e scalabilità.
RAG vs. Ricerca Semantica
Comprendere la differenza tra RAG e la ricerca semantica è essenziale per costruire sistemi di intelligenza artificiale accurati ed efficienti. Aiuta a garantire un migliore recupero dei dati e una maggiore qualità delle risposte.
Ecco un confronto rapido per comprendere le principali differenze tra RAG e la ricerca semantica:
| Aspetto | Retrieval-Augmented Generation (RAG) | Ricerca Semantica |
| Scopo | Genera risposte utilizzando il contesto recuperato | Recupera contenuti pertinenti in base al significato della query |
| Funzione | Combina il recupero delle informazioni con la generazione di testo | Trova documenti o passaggi testuali semanticamente rilevanti |
| Utilizzo dei dati | Utilizza i dati recuperati come input per il modello di linguaggio | Mappa le query degli utenti ai documenti corrispondenti utilizzando la similarità semantica |
| Sforzo per gli sviluppatori | Richiede configurazione manuale (es. segmentazione, embedding) senza strumenti semantici | Automatizza l’indicizzazione e il punteggio di rilevanza di grandi insiemi di contenuti |
| Precisione della ricerca | Limitata con il solo recupero basato su parole chiave | Altamente accurata grazie alla comprensione contestuale |
| Output | Risposta generata completa e contestualizzata | Passaggi specifici o dati estratti dai documenti |
| Caso d’uso | IA conversazionale, assistenti digitali, chatbot | Recupero di conoscenze, FAQ bot, strumenti di ricerca interna |
| Integrazione | Dipende dalla qualità del contenuto recuperato | Migliora RAG ottimizzando il recupero delle informazioni |
Quali Sono i Casi d’Uso Reali di RAG?
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) consente agli utenti di interagire direttamente con le fonti di dati, quasi come se avessero una conversazione con i documenti o i database di un’azienda. Questo sblocca esperienze completamente nuove e rende RAG utile in molte più applicazioni rispetto al numero di dataset disponibili.
Ad esempio, un medico o un infermiere potrebbero ricevere aiuto rapido e accurato da un modello AI connesso a un database medico. Un analista finanziario potrebbe utilizzare un sistema collegato ai dati di mercato in tempo reale.
Quasi ogni organizzazione può trasformare i propri manuali, video o registri interni in una base di conoscenza che potenzia un LLM. Ciò consente casi d’uso pratici come assistenza clienti, formazione dei dipendenti e miglioramento dei flussi di lavoro degli sviluppatori.
Ecco perché grandi aziende come AWS, IBM, Google, Microsoft, NVIDIA, Oracle e Pinecone stanno investendo nella tecnologia RAG.
Come NVIDIA Sta Potenziando le Implementazioni RAG nel Mondo Reale
L’AI Blueprint di NVIDIA per RAG offre agli sviluppatori una base già pronta per costruire pipeline di recupero rapide, accurate e scalabili. Integra strumenti come NeMo Retriever e NIM microservices per semplificare l’implementazione in vari ambienti.
I team possono testare RAG direttamente attraverso il laboratorio gratuito NVIDIA LaunchPad o combinarlo con altri blueprint per creare assistenti AI avanzati.
Con hardware potente come il GH200 Grace Hopper Superchip o anche PC con RTX, le organizzazioni possono eseguire RAG dai data center fino alle macchine locali, garantendo risposte private e ad alte prestazioni utilizzando le proprie fonti di conoscenza.
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FAQ
Qual è il concetto di RAG?
Cos'è la Retrieval-Augmented Generation secondo McKinsey?
Chi ha inventato la Retrieval-Augmented Generation?
Cosa sono i modelli basati sul recupero?
Conclusione
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) rappresenta un grande passo avanti in termini di accuratezza, affidabilità e adattabilità dell’AI. Colmando il divario tra i dati di addestramento statici e le informazioni dinamiche in tempo reale, RAG migliora le prestazioni dei modelli linguistici in vari settori.
Che si tratti di alimentare chatbot, strumenti di formazione o assistenti digitali, RAG garantisce che le risposte siano basate su conoscenze pertinenti, riducendo le allucinazioni e aumentando la fiducia. Per costruire una solida base nei concetti di AI e modellazione, è fondamentale avere una conoscenza approfondita del glossario AI.
