2. Utilizzare informazioni aggiornate

I modelli AI vengono addestrati utilizzando grandi quantità di dati, ma le loro conoscenze non si aggiornano automaticamente ogni volta che cambia qualcosa nel mondo.

Questo limite viene spesso associato alla cosiddetta data di cutoff.

Il RAG permette di superare questa difficoltà collegando il modello a una base documentale che può essere aggiornata indipendentemente dall’addestramento.

Se un’azienda modifica i propri prezzi, aggiorna il catalogo o introduce una nuova procedura, può aggiornare i documenti utilizzati dal sistema senza dover necessariamente riaddestrare il modello.

3. Accedere a informazioni proprietarie

Un altro vantaggio importante riguarda la possibilità di utilizzare documenti e informazioni interne.

Ogni organizzazione possiede un patrimonio informativo composto da procedure, manuali, contratti, report, schede prodotto e comunicazioni aziendali. Attraverso il RAG è possibile rendere queste informazioni consultabili mediante un’interfaccia conversazionale.

In questo modo, un dipendente può rivolgere una domanda in linguaggio naturale e ottenere una risposta basata sui documenti aziendali pertinenti.

Per utilizzare queste informazioni è comunque necessario prevedere adeguate misure di sicurezza, gestione dei permessi e protezione dei dati.