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Che cos’è la rag AI

Esplorando la Retrieval-Augmented Generation: Ottimizzare l’IA con la Conoscenza

Immagina di lavorare per un’azienda che fornisce assistenza clienti attraverso un chatbot basato sull’IA. Il tuo obiettivo è migliorare l’efficienza e l’accuratezza delle risposte del chatbot, garantendo al contempo che siano sempre aggiornate e pertinenti. Decidi di implementare la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per raggiungere questo obiettivo.

Scenario: Un cliente contatta il servizio clienti attraverso il chatbot e chiede informazioni sulla politica di restituzione di un prodotto.

Implementazione della RAG:

  1. Creazione di dati esterni: Raccogli documenti relativi alla politica di restituzione dell’azienda da fonti affidabili come il sito web dell’azienda, documenti interni e manuali di politica.
  2. Recupero di informazioni pertinenti: Quando il cliente inserisce la domanda nel chatbot, il sistema esegue una ricerca nelle fonti di conoscenza esterne per trovare informazioni pertinenti sulla politica di restituzione. Recupera dettagli specifici come le condizioni per restituire un prodotto, i tempi di restituzione e le procedure da seguire.
  3. Aumento del prompt LLM: Le informazioni recuperate vengono integrare nel prompt fornito al modello linguistico di base (LLM). Ad esempio, il prompt potrebbe includere una citazione dalla politica di restituzione dell’azienda o un riferimento al documento ufficiale.
  4. Aggiornamento dei dati esterni: Periodicamente, i documenti relativi alla politica di restituzione vengono aggiornati e aggiunti alla base di conoscenza esterna per garantire che le informazioni fornite dal chatbot siano sempre aggiornate e accurate.

Risultato: Il chatbot fornisce una risposta accurata e pertinente alla domanda del cliente sulla politica di restituzione, incorporando informazioni aggiornate dalla base di conoscenza esterna. Il cliente è soddisfatto dell’assistenza rapida e precisa fornita dal chatbot, mentre l’azienda ha migliorato l’efficienza del suo servizio clienti e ha mantenuto la fiducia dei clienti grazie all’aggiornamento costante delle informazioni.

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) rappresenta un passo avanti significativo nell’evoluzione delle tecnologie linguistiche dell’intelligenza artificiale (IA). Questo approccio, che sfrutta le risorse di conoscenza esterne, amplifica le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), migliorando la pertinenza e l’accuratezza delle risposte generate. Vediamo più da vicino cos’è la RAG e perché è così rilevante nell’ambito dell’IA.

Cos’è la Retrieval-Augmented Generation?

La Retrieval-Augmented Generation è un metodo sofisticato che ottimizza le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), consentendo loro di attingere a fonti di conoscenza esterne prima di generare una risposta. In pratica, ciò significa che l’IA non si affida solo ai dati su cui è stata addestrata, ma si collega attivamente a basi di conoscenza affidabili al di fuori delle sue fonti di addestramento. Questo amplia notevolmente il pool di informazioni accessibili all’IA e migliora la sua capacità di rispondere in modo accurato e pertinente a una vasta gamma di domande e scenari.

Perché è importante e cosa cambia rispetto ad altri sistemi

Le applicazioni dell’IA, come i chatbot e i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale, devono fornire risposte precise e affidabili agli utenti. Tuttavia, i modelli linguistici di base possono essere limitati dalla loro formazione iniziale e dalla staticità dei dati. La RAG affronta queste sfide, consentendo alle IA di recuperare e incorporare informazioni aggiornate e pertinenti da fonti esterne. Questo non solo migliora la qualità delle risposte, ma aumenta anche la fiducia degli utenti nell’IA e ne amplia le applicazioni pratiche.

Vantaggi della Retrieval-Augmented Generation

  1. Implementazione conveniente: Rispetto alla riqualificazione completa dei modelli di IA, la RAG offre un approccio più efficiente ed economico per integrare nuove informazioni. Ciò rende l’IA generativa più accessibile e utilizzabile per una vasta gamma di applicazioni.
  2. Informazioni attuali: Grazie alla capacità di recuperare dati in tempo reale da fonti esterne, la RAG garantisce che le risposte dell’IA siano sempre aggiornate e pertinenti. Questo è particolarmente importante in settori in rapida evoluzione dove le informazioni cambiano rapidamente.
  3. Maggiore fiducia degli utenti: La possibilità per gli utenti di vedere le fonti dalle quali provengono le informazioni migliora la trasparenza e la fiducia nell’IA. Questo è fondamentale per promuovere l’adozione e l’uso diffuso delle tecnologie basate sull’IA.
  4. Controllo degli sviluppatori: La RAG offre agli sviluppatori maggiore controllo sulle risposte generate dall’IA, consentendo loro di gestire e modificare le fonti di informazioni e di intervenire in caso di errori o inesattezze.

Come funziona la Retrieval-Augmented Generation?

Nello schema seguente tratto da Amazon AWS viene mostrato lo schema generale di funzionamento di una IA basata su RAG:

  1. al primo passo c’è la generazione di un prompt e di una query;
  2. la query viene elaborata, ne viene dedotta l’informazione più rilevante;
  3. si estende il contesto rilevato al punto precedente;
  4. prompt, query e contesto vengono dati in pasto ad un LLM;
  5. viene generato un testo di risposta.
jumpstart fm rag
Credits: https://aws.amazon.com/it/what-is/retrieval-augmented-generation/

Il processo RAG si articola in diverse fasi:

  1. Creazione di dati esterni: Vengono raccolti e integrati dati da fonti esterne affidabili e pertinenti al contesto.
  2. Recupero di informazioni pertinenti: Quando viene posta una domanda all’IA, questa esegue una ricerca nelle fonti di conoscenza esterne per trovare informazioni rilevanti.
  3. Aumento del prompt LLM: Le informazioni recuperate vengono integrate nel contesto della domanda dell’utente, ampliando così l’input fornito al modello linguistico di base.
  4. Aggiornamento dei dati esterni: Per garantire la pertinenza e l’attualità delle informazioni, i dati esterni vengono aggiornati periodicamente in base alle nuove informazioni disponibili.

In sintesi, la Retrieval-Augmented Generation rappresenta una tappa significativa nell’avanzamento delle tecnologie linguistiche dell’IA, consentendo alle IA generative di fornire risposte più accurate, aggiornate e affidabili. Questo approccio offre vantaggi significativi in termini di implementazione, fiducia degli utenti e controllo degli sviluppatori, contribuendo così a sbloccare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale nel mondo reale.

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