La Retrieval Augmented Generation(RAG) è un framework di Artificial Intelligence(AI) che combina, in maniera efficiente, tutta la potenza dei sistemi tradizionali di gestione dell’informazione( come i comuni database) con le moderne capacità generative dei Large Language Model(LLM) come GPT. Attraverso questa unione ,di abilità linguistiche e conoscenza superiore, l’AI può scrivere e rispondere alle tue domande con testi più accurati, aggiornati e rilevanti.
Come funziona la Retrieval Augmented Generation(RAG)
Già nell’acronimo si nasconde la funzionalità core della RAG:
- R per Retrieval vale a dire la ricerca costante di dati rilevanti. Sfruttando potenti algoritmi di ricerca vengono estratte informazioni da qualsiasi sorgente come pagine web, Knowledge Base e Database. Una volta recuperate, le informazioni rilevanti diventano parte integrante delle attività di pre-processing come la tokenization e lo stemming.
- A per Augmented vale a dire la capacità di aggiungere le informazioni al contesto di riferimento corretto in modo da “aumentarlo” e migliorarlo.
- G per Generation vale a dire la creazione di contenuti da parte dell’AI. In pratica le informazioni rilevanti pre-processate vengono incorporate nel training del modello LLM, così facendo il modello LLM ottiene una maggiore comprensione dell’argomento e del soggetto di riferimento e riesce a generare risposte di più precise e di maggiore engagement.
Senza la RAG, il modello LLM e l’AI potrebbero incorrere in “allucinazioni” e prender in considerazione informazioni vecchie o poco pertinenti. Invece con la RAG le risposte sono saldamente ancorate a dati rilevanti e verificati( potendo anche citarli nelle risposte).
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I vantaggi della RAG
La RAG offre una serie di vantaggi rispetto ai metodi tradizionali di generazione testuale, soprattutto riguardo all’aggiornamento delle informazioni ed alla risposte di tipo data-driven. Tra questi vantaggi puoi trovare:
- Accesso ad informazioni aggiornate: i tradizionali LLM sono spesso limitati perchè addestrati con un seti di informazioni predeterminate. Attraverso la RAG, questi modelli hanno accesso a risorse esterne di informazione come database aziendali, gestionali, documenti di qualsiasi tipo e possono fornire risposte accurate.
- Informazioni fattuali: come in un libro in cui vengono citate le fonti, così la RAG permette al modello AI di basare le proprie risposte su informazioni di valore e di correlare tali risposte a documenti ufficiali. Tale possibilità è essenziale nell’ambito, per esempio, di lavori scientifici e di reporting aziendale.
- Rilevanza contestuale: grazie alla RAG, l’AI riesce a comprendere meglio il contesto di riferimento e questo facilita l’interazione con l’utente finale eliminando la generazione di risposte fuori argomento.
- Consistenza e coerenza: la RAG facilita anche uno degli aspetti più complessi per l’AI, cioè quello di mantenere consistenza e coerenza delle risposte durante tutta l’interazione.
- Utilizzo di vector database che archiviano i documenti sotto forma di vettori in spazio dimensionale permettendo il recupero accurato di informazioni basandosi su algoritmi di similarità come “k (exact) nearest neighbors – KNN” e “k approximate nearest neighbors – ANN“.
In poche parole la RAG è la perfetta soluzione per la moderna AI multimodale e generativa.
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Glue Labs e la RAG
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