Cos’è la Retrieval Augmented Generation (RAG)?

AI

10 Gennaio 2024

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RAG_Intelligenza_Artificiale

Oggi sempre più aziende stanno cambiando il modo in cui interagiscono con l’intelligenza artificiale attraverso la Retrieval Augmented Generation (RAG). In questo articolo conoscerai meglio come funziona questa tecnica e scoprirai quali sono gli incredibili vantaggi offerti alle PMI.

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Introduzione alla RAG: Cos’è e come funziona

La Retrieval Augmented Generation (RAG) rappresenta una svolta nell’intelligenza artificiale, fondendo l’AI avanzata con dati specifici per trasformare l’interazione digitale. Questa tecnica permette ai modelli di linguaggio, come ChatGPT, di attingere informazioni da fonti esterne, fornendo risposte più precise e dettagliate. 

Il modello di generazione di testo viene utilizzato per generare un testo, mentre la componente di recupero delle informazioni viene utilizzata per recuperare informazioni da un database esterno. Le informazioni recuperate vengono quindi utilizzate per migliorare l’accuratezza e la credibilità del testo generato.

Vantaggi della RAG rispetto ad altri metodi

Rispetto al fine tuning e al semplice prompt engineering, la RAG offre un approccio più dinamico e informato. I modelli possono accedere a “cassetti di memoria” esterni, superando i limiti del loro training corpus e fornendo informazioni aggiornate e pertinenti.

La RAG è particolarmente utile per compiti che richiedono una conoscenza approfondita di un argomento specifico. Per esempio, se si desidera generare un testo informativo sulla storia della Francia, la RAG può essere utilizzata per recuperare informazioni da database che contengono elevate quantità di contenuti e dati sulla storia francese, creando così testi completi e molto approfonditi. 

Questa tecnologia può essere utilizzata anche per migliorare la trasparenza e la tracciabilità dei modelli di generazione di testo. Ampliando il campo delle possibilità di generazione artificiale con l’utilizzo di informazioni specifiche (e anche di nicchia) è possibile anche spiegare come il modello ha generato il testo aumentando quindi affidabilità e correttezza.

Stiamo parlando quindi di un’evoluzione molto promettente per il mondo dell’AI generativa che ha il potenziale per migliorare l’accuratezza, la credibilità e la trasparenza di tutti i modelli di generazione di testo e in modo estremamente significativo.

Applicazioni della RAG nelle PMI

Le PMI possono sfruttare questa tecnica in vari modi:

  • Assistenza clienti personalizzata – Chatbot RAG possono fornire risposte personalizzate basate su dati specifici del cliente.
  • Supporto decisionale –  Analisi in tempo reale di dati di vendita e feedback dei clienti per decisioni di marketing informate.
  • Didattica Personalizzata – Applicazioni educative che offrono assistenza personalizzata agli studenti.
  • Consigli medici personalizzati – Utilizzo di RAG in applicazioni sanitarie per fornire diagnosi basate su database medici aggiornati.
  • Pianificazione di viaggi personalizzati – Agenzie di viaggio che usano RAG per suggerire itinerari basati su preferenze e condizioni attuali.
  • Analisi finanziaria avanzata – Generazione di report personalizzati nel settore finanziario utilizzando dati di mercato in tempo reale.
  • Operatività nel marketing – Generazione automatica di articoli di blog informativi sui suoi prodotti o servizi.
  • E-commerce – Creazione di e-mail di marketing personalizzate per i propri clienti sul dominio specifico e con informazioni puntuali.

E nel futuro (prossimo)?

Sono 6 i filoni principali di sviluppo, secondo gli esperti.

1. Raggiungimento dell’AI Generale: la RAG può portare alla realizzazione dell’AI Generale (AGI), un’intelligenza che può affrontare ogni compito intellettivo umano.

2. Interazione naturale con gli Umani: attraverso la RAG, le AI potrebbero rispondere a comandi più astratti degli utenti, integrandosi più fluidamente nei processi umani.

3. Ragionamento Basato su Caso (CBR): l’apprendimento basato su casi risolti in passato potrebbe diventare più diffuso grazie alla RAG.

4. Semantica del Web: l’integrazione della RAG con la semantica del web può migliorare l’interazione dell’AI con le informazioni online.

5. Riduzione della dipendenza dai dati: con una RAG più sofisticata, l’AI potrebbe ridurre la sua dipendenza dai dati per l’apprendimento.

6. AI etica e normativa: la RAG può contribuire a creare un’intelligenza artificiale più etica e responsabile.

Conclusioni

Le potenziali evoluzioni della RAG nelle applicazioni AI sono entusiasmanti e potrebbero portare a un cambiamento significativo nella forma e nella funzione delle tecnologie AI di domani.

Il 2024 segna un punto di svolta per l’AI con la RAG, promettendo di cambiare il modo in cui le aziende interagiscono con l’intelligenza artificiale. Le PMI devono abbracciare questa rivoluzione per rimanere competitive.


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