4. Generation: generazione della risposta

Nell’ultima fase, il modello linguistico elabora la domanda insieme alle informazioni recuperate.

Grazie alle proprie capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale, produce una risposta strutturata e coerente con il contesto.

Un sistema RAG ben progettato può anche indicare i documenti utilizzati, permettendo all’utente di verificare l’origine delle informazioni.

In questo modo, l’intelligenza artificiale non si limita a generare una risposta plausibile, ma dispone di riferimenti documentali sui quali basare il proprio lavoro.

Che cosa sono gli embedding e i database vettoriali?

Per comprendere davvero il funzionamento del RAG è utile approfondire due concetti tecnici: embedding e database vettoriali.

Gli embedding sono rappresentazioni numeriche di testi, immagini o altri contenuti.

Nel caso dei testi, permettono di trasformare le informazioni linguistiche in vettori che conservano caratteristiche semantiche. Questo significa che contenuti con significati simili possono essere individuati attraverso il confronto delle rispettive rappresentazioni numeriche.

I database vettoriali, invece, sono sistemi progettati per archiviare e ricercare queste rappresentazioni.