Strumenti come ChatGPT, Claude o Gemini sono in grado di comprendere domande complesse, elaborare testi e generare risposte in linguaggio naturale. Tuttavia, anche i modelli più avanzati presentano alcuni limiti: possono non conoscere informazioni aggiornate, non avere accesso ai documenti aziendali e, in determinate circostanze, generare risposte inesatte.

Per superare queste difficoltà è stata sviluppata una tecnologia particolarmente interessante: il RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Si tratta di un’architettura che permette di collegare un modello di intelligenza artificiale a fonti di conoscenza esterne, consentendogli di recuperare informazioni pertinenti prima di generare una risposta.

Il risultato è un sistema capace di lavorare con documenti specifici, archivi aziendali, cataloghi e informazioni aggiornabili, senza dover necessariamente modificare o riaddestrare il modello linguistico.