A cosa serve il RAG e quali problemi risolve?

Uno dei motivi per cui il RAG ha assunto un ruolo così importante nello sviluppo delle applicazioni AI è la sua capacità di affrontare alcuni limiti dei modelli linguistici.

1. Ridurre le allucinazioni dell’intelligenza artificiale

Le allucinazioni sono risposte generate dall’AI che possono sembrare corrette e convincenti, ma che contengono informazioni inesatte, non verificabili o completamente inventate.

Il problema nasce anche dal fatto che un modello linguistico genera risposte sulla base di schemi appresi durante l’addestramento e del contesto disponibile.

Il RAG riduce questo rischio mettendo a disposizione del modello documenti specifici da utilizzare come riferimento.

Per esempio, un chatbot aziendale collegato a un catalogo prodotti può recuperare le caratteristiche di un determinato articolo prima di rispondere a una domanda del cliente.

Naturalmente, il recupero delle informazioni non garantisce automaticamente la correttezza della risposta: anche i documenti devono essere affidabili e il sistema deve essere progettato correttamente.