Retrieval-Augmented Generation (RAG): cos’è?
La redazione di IONOS9 mins
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una tecnologia che migliora i modelli linguistici generativi richiamando le informazioni rilevanti da fonti di dati esterne e interne per fornire risposte più precise e contestualmente rilevanti. Ti presentiamo la RAG e ti spieghiamo come puoi usarla correttamente nella tua azienda.
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Cos’è la Retrieval-Augmented Generation?
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una tecnologia per ottimizzare l’output di un grande modello linguistico (LLM). In breve, la RAG lavora così: a seguito di una richiesta di un utente, in prima battuta il sistema esegue una ricerca in una grande quantità di dati esterni per trovare le informazioni rilevanti. Può trattarsi di un database interno, internet oppure un’altra fonte di informazioni. Dopo aver trovato i dati adatti, il sistema utilizza algoritmi avanzati per generare una risposta precisa e comprensibile sulla base di questi stessi dati.
I grandi modelli linguistici (LLM) sono essenziali per lo sviluppo delle intelligenze artificiali (IA), in particolare per i chatbot intelligenti, che usano applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, chiamate anche Natural Language Processing. L’obiettivo principale è creare bot che possano rispondere con precisione alle domande degli utenti nei contesti più svariati accedendo a fonti di conoscenze affidabili.
Nonostante la loro elevata efficienza, gli LLM pongono alcune sfide. Ad esempio può succedere che in assenza di informazioni idonee forniscano risposte errate. Inoltre, apprendendo da grandi quantità di testi da internet e da altre fonti, spesso ne riprendono i pregiudizi e gli stereotipi. I dati in base a cui sono stati addestrati sono stati raccolti in un determinato punto nel tempo. Questo significa che la loro conoscenza è limitata a tale preciso momento e che non viene aggiornata automaticamente. Pertanto l’utente potrebbe ricevere informazioni obsolete.
Queste limitazioni possono essere superate combinando la RAG con gli LLM. La Retrieval-Augmented Generation integra le capacità degli LLM trovando informazioni aggiornate e rilevanti ed elaborandole, restituendo risposte più precise e affidabili.
Come funziona la RAG?
La Retrieval-Augmented Generation lavora in diversi passaggi per fornire risposte utili e precise. Di seguito ti spieghiamo dettagliatamente come funziona la RAG.
Preparazione della base di conoscenze
Il primo passaggio consiste nel mettere a disposizione un’ampia raccolta di testi, record, documenti o altre fonti di informazione. Questa raccolta, insieme alla serie di dati usata per l’addestramento dell’LLM, è usata come base di conoscenze a cui il modello RAG può accedere per richiamare le informazioni rilevanti. Le fonti di dati possono essere database, archivi di documenti o altre fonti esterne.
L’efficacia di un sistema RAG dipende molto dalla qualità e dalla disponibilità dei dati a cui esso accede. I dati incompleti o errati possono compromettere i risultati.
Incorporamento in database vettoriali
Un importante aspetto della RAG è l’uso degli incorporamenti (embedding). Gli incorporamenti sono rappresentazioni numeriche delle informazioni che permettono ai modelli linguistici automatici di trovare oggetti simili. Ad esempio, un modello che usa gli incorporamenti può trovare una foto o un documento simile sulla base del suo significato semantico. Questi incorporamenti vengono salvati fra l’altro in database vettoriali; un modello di IA può comprenderli ed eseguire ricerche al loro interno in modo veloce ed efficiente. Per assicurare che le informazioni siano sempre attuali è importante aggiornare regolarmente i documenti e adattare di conseguenza le rappresentazioni vettoriali.
Interrogazione di informazioni rilevanti (retrieve)
Quando viene creata una richiesta utente, per prima cosa viene convertita in una rappresentazione vettoriale e confrontata con i database vettoriali presenti. Il database vettoriale cerca i vettori più simili alla richiesta.
Prompt aumentato (augment)
Le informazioni richiamate vengono inserite per mezzo di tecniche di prompt engineering nel contesto del prompt originario per creare un prompt aumentato, che comprende sia la domanda originaria sia i dati rilevanti. In questo modo si permette all’LLM di generare una risposta più precisa e informativa.
Le tecniche di prompt engineering sono metodi e strategie per strutturare e ottimizzare i prompt per i Large Language Model (LLM). Comprendono un’attenta formulazione e strutturazione dei prompt per ottenere dal modello le risposte e le reazioni desiderate.
Generazione di risposte (generate)
Dopo che il modello RAG ha trovato le informazioni rilevanti, segue la generazione della risposta. Il modello usa le informazioni trovate per generare una risposta in linguaggio naturale. Per far ciò sfrutta tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, ad esempio GPT-3, per “tradurre” i dati nella nostra lingua.
I GPT (Generative Pre-trained Transformer, trasformatori generativi pre-addestrati) utilizzano l’architettura Transformer e vengono addestrati per comprendere e generare il linguaggio umano. Il modello viene preventivamente addestrato su una grande quantità di dati di testo (pre-training) e poi adattato per compiti specifici (fine tuning).
Quali sono i vantaggi della RAG?
Implementare la Retrieval-Augmented Generation offre numerosi vantaggi alla tua azienda, tra cui:
Aumento dell’efficienza
Il tempo è denaro. Soprattutto per le aziende che dispongono di risorse limitate. La RAG è più efficiente dei modelli generativi grandi, perché nella prima fase seleziona solo i dati più rilevanti, riducendo la quantità di informazioni da elaborare nella fase di generazione.
Riduzione dei costi
L’implementazione della RAG può ridurre considerevolmente i costi. L’automatizzazione delle attività di routine e la diminuzione delle ricerche manuali può abbassare i costi del personale e allo stesso tempo migliorare la qualità dei risultati. Inoltre, i costi di implementazione della RAG sono inferiori rispetto al frequente riaddestramento degli LLM.
Disponibilità di dati aggiornati
La RAG permette di mettere sempre a disposizione le ultime informazioni, collegando l’LLM ai live feed di social media, siti di notizie e altre fonti aggiornate regolarmente. In questo modo puoi sempre contare su dati aggiornati e sulle informazioni più rilevanti.
Maggiore velocità di reazione ai cambiamenti di mercato
Le aziende che sanno reagire con maggiore velocità e precisione ai cambiamenti di mercato e ai bisogni dei clienti hanno più possibilità di affermarsi rispetto alla concorrenza. Possono inoltre distinguersi grazie all’accesso rapido alle informazioni rilevanti e a un’assistenza clienti proattiva.
Possibilità di sviluppo e di test
Con il controllo e l’adattamento delle fonti di informazioni dell’LLM puoi adeguare il sistema in modo flessibile in base al variare dei requisiti o usarlo in modo interfunzionale. Puoi inoltre limitare l’accesso alle informazioni confidenziali a diversi livelli di autorizzazione e assicurarti che l’LLM generi risposte adeguate. In caso di risposte errate la RAG può essere usata per eliminare gli errori in modo mirato e applicare correzioni quando l’LLM rimanda a fonti di informazioni non accurate.
Quali sono i campi di applicazione della Retrieval-Augmented Generation?
La RAG può essere utilizzata in svariati settori per ottimizzare i processi:
- Miglioramento dell’assistenza clienti: per fornire un buon servizio è essenziale rispondere alle domande dei clienti in modo rapido e preciso. La RAG può essere d’aiuto rintracciando le informazioni pertinenti da un vasto database di conoscenze, permettendo di fornire risposte immediate alle richieste dei clienti nelle live chat senza generare lunghi tempi d’attesa. Così si riduce il carico di lavoro del team di supporto e si aumenta la soddisfazione del cliente.
- Gestione delle conoscenze: la RAG supporta la gestione delle conoscenze permettendo ai collaboratori di accedere rapidamente alle informazioni pertinenti senza dover cercare in una miriade di cartelle.
- Integrazione di nuovi collaboratori: potendo accedere più facilmente alle informazioni necessarie, i nuovi collaboratori possono integrarsi con maggiore velocità. La RAG permette di trovare e utilizzare le informazioni necessarie facilmente, che si tratti di manuali tecnici, documenti di formazione o direttive interne.
- Creazione di contenuti: combinando la capacità di generare testi con la ricerca di informazioni in fonti interne ed esterne affidabili, la RAG può fornire supporto alle aziende per creare post per i blog, articoli, descrizioni di prodotto o altri contenuti.
- Ricerche di mercato: la RAG può essere impiegata nelle ricerche di mercato per richiamare dati di mercato e tendenze in modo preciso e veloce. Facilita così l’analisi e la comprensione dei movimenti del mercato e del comportamento dei clienti.
- Produzione: in produzione è possibile usare la RAG per prevedere i consumi e pianificare l’impiego del personale in modo automatizzato basandosi sulle esperienze del passato. Aiuta quindi a usare le risorse in modo più efficiente e a ottimizzare la pianificazione della produzione.
- Vendita di prodotti: la RAG può incrementare la produttività aiutando gli addetti alle vendite a trovare velocemente le informazioni sui prodotti necessarie e fornire consigli mirati ai clienti. Oltre quindi ad aumentare l’efficienza delle vendite, può portare a una maggiore soddisfazione dei clienti e a un incremento del fatturato.
Consigli per implementare la Retrieval-Augmented Generation
Dopo aver scoperto i numerosi vantaggi e campi d’applicazione della Retrieval-Augmented Generation (RAG), ti starai chiedendo: come posso implementare questa tecnologia nella mia attività? Il primo passo da compiere è analizzare i bisogni specifici della tua azienda. Pensa ai settori in cui la RAG potrebbe portare i maggiori benefici. Magari l’assistenza clienti, la gestione delle conoscenze o il marketing. Definisci obiettivi chiari da raggiungere con la RAG, ad esempio la riduzione dei tempi di risposta dell’assistenza clienti.
Vari sono gli operatori e le piattaforme che offrono tecnologie RAG. Fai una ricerca accurata per scegliere la soluzione più adatta alle esigenze della tua azienda, prestando attenzione a fattori come la facilità d’uso, la capacità di integrazione con i sistemi esistenti, la scalabilità e naturalmente i costi.
Una volta individuata la soluzione RAG più idonea, dovrai integrarla nei tuoi sistemi e nei processi di lavoro, ad esempio collegandola ai tuoi database, sistemi CRM o altre soluzioni software. Un’integrazione senza soluzione di continuità è essenziale per sfruttare al massimo la tecnologia RAG e non provocare interruzioni dell’operatività. Offri corsi di formazione e supporto per fare in modo che il passaggio si svolga nel modo più fluido possibile. Un team ben addestrato può sfruttare meglio i vantaggi della RAG e risolvere più rapidamente gli eventuali problemi.
Una volta completata l’implementazione è importante monitorare continuamente le prestazioni della soluzione RAG. Analizza regolarmente i risultati e cerca possibilità di ottimizzazione. Assicurati che tutti i dati elaborati dalla tecnologia Retrieval-Augmented Generation siano trattati in modo sicuro e conformemente alle norme vigenti sulla privacy. Così non solo proteggerai la tua clientela e la tua azienda, ma rafforzerai anche la fiducia nella tua trasformazione digitale.
