Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG, acronimo di Retrieval Augmented Generation, è uno dei modelli più pratici e ampiamente utilizzati nelle applicazioni moderne di IA. Risolve un problema fondamentale: i modelli linguistici conoscono solo ciò su cui sono stati addestrati. Non conoscono i tuoi documenti specifici, i tuoi dati privati o le informazioni più recenti. RAG dà loro accesso a quella conoscenza senza riaddestramento.

L'idea è semplice. Quando un utente fa una domanda, prima cerchi informazioni rilevanti nella tua knowledge base, poi fornisci sia la domanda che i risultati della ricerca al modello linguistico. Il modello utilizza le informazioni recuperate per rispondere alla domanda. Invece di basarsi solo sui dati di addestramento, ha accesso a un contesto fresco, specifico e pertinente.

La parte di recupero utilizza tipicamente gli embeddings, come discusso nell'articolo precedente. Incorpori tutti i tuoi documenti e li memorizzi in un database vettoriale. Quando arriva una domanda, incorpori la domanda, trovi i documenti più simili e li passi al modello. Questo è molto più efficiente che cercare di inserire tutta la tua conoscenza nella finestra di contesto del modello.

RAG ha diversi vantaggi rispetto al fine-tuning. Non richiede il riaddestramento del modello, quindi è più economico e veloce da configurare. Puoi aggiornare istantaneamente la tua knowledge base aggiungendo o rimuovendo documenti. Il modello può anche citare le sue fonti, mostrando esattamente quale documento ha utilizzato per rispondere a ciascuna domanda, il che crea fiducia e rende possibile la verifica.

La sfida principale con RAG è la qualità del recupero. Se la ricerca non trova i documenti giusti, il modello non può rispondere correttamente anche se conosce la risposta. Migliorare il recupero implica scegliere il giusto modello di embedding, suddividere i documenti in modo appropriato e talvolta utilizzare una ricerca ibrida che combina corrispondenza semantica e per parole chiave. Un buon recupero è la chiave per un buon sistema RAG.