RAG, Retrieval augmented generation: che cos’è?

RAG, Retrieval-Augmented Generation, un nuovo concetto che dobbiamo conoscere subito.

RAG, Retrieval-Augmented Generation, è un framework di intelligenza artificiale che migliora la qualità delle risposte generate dai Large Language Models (LLM) integrando una componente di recupero delle informazioni con le capacità di generazione di testo del modello. 

I LLM sono addestrati su enormi volumi di dati e utilizzano miliardi di parametri per generare output originali per compiti come rispondere a domande, tradurre lingue e completare frasi. Tuttavia, le informazioni utilizzate per generare la risposta sono limitate alle informazioni usate per addestrare l’intelligenza artificiale, spesso un LLM generalizzato. Questo può portare a risposte errate che erodono la fiducia che clienti e dipendenti ripongono nella tecnologia. 

La RAG estende le già potenti capacità dei LLM a domini specifici o a una base di conoscenza interna di un’organizzazione, il tutto senza la necessità di riaddestrare il modello. Fornisce un modo per ottimizzare la produzione di un LLM con informazioni mirate senza modificare il modello alla sua base. Queste informazioni mirate possono essere più aggiornate rispetto al LLM, ma anche più precise nel caso di organizzazioni e settori specifici. 

La RAG si è fatta notare dagli sviluppatori di AI generativa dopo la pubblicazione di “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, un articolo del 2020 pubblicato da Patrick Lewis e un team di Facebook AI Research. Il concetto di RAG è stato accettato da molti ricercatori accademici e del settore, i quali lo vedono come un modo per migliorare significativamente il valore dei sistemi di intelligenza artificiale generativa. 

Origine/i 

1. Che cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)? – Oracle
2. What is RAG? – Retrieval-Augmented Generation Explained – AWS
3. Retrieval Augmented Generation (RAG): A Comprehensive Guide
4. What is RAG? (Retrieval Augmented Generation)
5. What is Retrieval Augmented Generation? – Unite.AI
6. What is retrieval-augmented generation? | IBM Research Blog

Quali sono i vantaggi della RAG? 

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) offre diversi vantaggi significativi: 

Accesso a informazioni aggiornate e affidabili: la RAG assicura che il modello abbia accesso ai fatti più recenti e affidabili. Questo è particolarmente utile per le organizzazioni che necessitano di risposte basate su dati estremamente attuali. 

Verificabilità delle affermazioni del modello: gli utenti hanno accesso alle fonti del modello, garantendo che le sue affermazioni possano essere verificate per accuratezza e, in definitiva, fidatezza. 

Miglioramento della qualità delle risposte: la RAG migliora la qualità delle risposte generate dagli LLMs ancorando il modello a fonti esterne di conoscenza. 

Riduzione delle allucinazioni: la RAG aiuta a mitigare problemi come le allucinazioni (generazione di false informazioni) e la perdita di dati, portando a interazioni AI più affidabili. 

Efficienza nell’addestramento del modello: la RAG riduce la necessità per gli utenti di addestrare continuamente il modello su nuovi dati con il fine-tuning e aggiornare i suoi parametri man mano che le circostanze cambiano. 

In sintesi, la RAG offre un modo per migliorare significativamente il valore dei sistemi di intelligenza artificiale generativa. 

Origine/i 

1. Che cos’è la RAG o Retrieval Augmented Generation? – NetAi
2. Che cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)? – Oracle
3. Ultimate Guide on Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Part 1
4. Un approfondimento sulla generazione aumentata di recupero in LLM

Ci sono esempi di applicazione della RAG in aziende reali? 

Sì, ci sono diversi esempi di applicazione della Retrieval-Augmented Generation (RAG) in aziende reali: 

Oracle: Oracle ha descritto vari casi d’uso per la RAG, come l’analisi di report finanziari, l’assistenza nella scoperta di gas e petrolio, la revisione delle trascrizioni delle conversazioni dei clienti con i call center e la ricerca di documenti di ricerca pertinenti nei database medici. 

Siav: Siav ha sviluppato un framework tecnologico che utilizza la RAG per ottenere informazioni puntuali da basi dati complesse. Hanno presentato due casi d’uso reali: un chatbot in ambito HR e uno in ambito supporto al Cliente, che rispondono a domande mirate rispetto ad un set di documenti liberamente configurabile, riducendo drasticamente i tempi di ricerca. 

Audi: Storm Reply ha realizzato per Audi un chatbot che sfrutta la RAG per ottimizzare la qualità delle risposte. Questo approccio consente di rendere più precise le risposte tramite il prompt engineering senza la necessità di modificare il modello generativo di base. 

Questi esempi mostrano come la RAG può essere utilizzata per migliorare l’efficacia delle soluzioni di intelligenza artificiale in vari settori. 

Origine/i 

1. Che cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)? – Oracle
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG) e prospettive di applicazione dell …
3. REPLY: Storm Reply realizza per Audi un chatbot che sfrutta l …

Come funziona la RAG con le basi di conoscenza interne delle organizzazioni? 

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) lavora in sinergia con le basi di conoscenza interne delle organizzazioni attraverso due fasi distinte: recupero e generazione. 

Fase di recupero: In questa fase, gli algoritmi cercano informazioni pertinenti alla domanda dell’utente da basi di conoscenza dedicate al problema. Queste basi di conoscenza possono essere specifiche per l’organizzazione o il settore, e possono includere dati aggiornati che non sono disponibili nel Large Language Model (LLM) generalizzato. 

Fase di generazione: Una volta ottenute queste informazioni, si passa alla fase di generazione. Durante questa fase, le informazioni recuperate vengono utilizzate per arricchire e migliorare la risposta finale fornita dall’LLM. Questo permette al modello di fornire risposte più appropriate e basate su dati estremamente attuali. 

Ad esempio, immagina un campionato sportivo che vuole che i fan e i media siano in grado di utilizzare la chat per accedere ai suoi dati e rispondere a domande su giocatori, squadre, storia e regole dello sport, statistiche e classifiche attuali. Un LLM generalizzato potrebbe rispondere a domande sulla storia e sulle regole o forse descrivere lo stadio di una squadra specifica. Non sarebbe in grado di parlare della partita della sera precedente o di fornire informazioni aggiornate su un particolare infortunio di un atleta perché non avrebbe tali informazioni. In questo caso, la RAG può essere utilizzata per integrare il LLM con le informazioni più recenti disponibili nelle basi di conoscenza interne del campionato sportivo. 

In sintesi, la RAG fornisce un modo per ottimizzare la produzione di un LLM con informazioni mirate senza modificare il modello alla sua base. Queste informazioni mirate possono essere più aggiornate rispetto al LLM, ma anche più precise nel caso di organizzazioni e settori specifici. 

Origine/i 

1. Retrieval Augmented Generation oltre i Large Language Models – AI4Business
2. Che cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)? – Oracle
3. Un approfondimento sulla generazione aumentata di recupero in LLM

Qual è il futuro della tecnologia RAG? 

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è all’avanguardia dell’innovazione nell’intelligenza artificiale e ha un potenziale dirompente. Ecco alcune previsioni sul futuro della tecnologia RAG: 

Miglioramento continuo: poiché la RAG è una tecnologia relativamente nuova, proposta per la prima volta nel 2020, gli sviluppatori di AI stanno ancora imparando a implementare al meglio i suoi meccanismi di recupero delle informazioni nell’AI generativa. Si prevede che ci saranno miglioramenti continui in termini di efficienza e precisione. 

Integrazione con altre tecnologie AI: la RAG potrebbe essere integrata con altre tecnologie di intelligenza artificiale per creare soluzioni più complete e potenti. 

Applicazioni aziendali: la RAG ha un grande potenziale per portare valore aggiunto a costi sostenibili, valorizzando il patrimonio informativo aziendale in modi fino ad oggi ancora molto complessi e onerosi. Si prevede un aumento dell’adozione della RAG nelle aziende. 

Personalizzazione: In futuro, potrebbe essere possibile personalizzare la RAG per adattarla a specifici domini o applicazioni, migliorando ulteriormente la precisione e la pertinenza delle risposte generate. 

Accesso a informazioni sempre più aggiornate: con l’evoluzione della RAG, si prevede che i modelli avranno accesso a informazioni sempre più aggiornate, migliorando la qualità delle risposte fornite. 

In sintesi, il futuro della RAG sembra molto promettente, con molte opportunità per l’innovazione e l’applicazione in vari settori. 

Origine/i 

1. Retrieval Augmented Generation oltre i Large Language Models – AI4Business
2. Ultimate Guide on Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Part 1
3. Che cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)? – Oracle
4. Retrieval-Augmented Generation e LLM: cosa cambia
5. Che cos’è la RAG o Retrieval Augmented Generation? – NetAi

Scritto da Carlo Makhloufi Donelli