Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion (RAG): cos’è?

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.

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.

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.

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.

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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.