Ma come funziona esattamente il RAG? Quali vantaggi offre e quali applicazioni può avere nel mondo professionale?

Che cos’è il RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG è l’acronimo di Retrieval-Augmented Generation, un’espressione che può essere tradotta come generazione potenziata dal recupero delle informazioni.

È un’architettura di intelligenza artificiale che integra un Large Language Model (LLM) con una o più fonti di conoscenza esterne.

Per comprendere meglio il concetto, immaginiamo di rivolgere una domanda a un modello AI tradizionale.

Il modello prepara la risposta utilizzando le conoscenze acquisite durante il proprio addestramento e le informazioni presenti nella conversazione. Se però la domanda riguarda un documento aziendale mai consultato o un aggiornamento recente, potrebbe non disporre degli elementi necessari.

Con il RAG, il funzionamento cambia. Prima di rispondere, il sistema cerca le informazioni più pertinenti all’interno di una base documentale. I contenuti recuperati vengono poi forniti al modello, che li utilizza per formulare una risposta contestualizzata.

Possiamo quindi immaginare il RAG come un assistente che, prima di rispondere a una domanda, consulta una biblioteca specializzata.

Questa architettura è particolarmente utile quando si desidera utilizzare l’intelligenza artificiale per interrogare informazioni specifiche, soprattutto se non fanno parte delle conoscenze originarie del modello.