Il 2024 sarà l’anno delle AI, e soprattutto dei Large Language Models (LLM). Eppure, ancora oggi gli LLM talvolta producono risposte imprecise o non affidabili, fenomeno noto come “allucinazioni” (hallucinations). Per questo la RAG potrebbe fare la differenza nel mondo dell’intelligenza artificiale.
Ma cos’è la RAG, e perché potrebbe cambiare il corso dell’evoluzione delle AI già a partire da quest’anno?
Cos’è la RAG, ovvero Retrieval Augmented Generation
Quando si parla di Retrieval Augmented Generation (RAG), dobbiamo fare riferimento a un potentissimo framework di intelligenza artificiale (AI) progettato per ottimizzare gli output degli LLM e ridurre così il rischio di hallucinations.
Come riporta Unite.AI, la RAG sfrutta una vasta conoscenza esterna attraverso i recuperi, potenziando la capacità degli LLM di generare risposte precise, accurate e contestualmente ricche. In qualità di framework ibrido, unisce i modelli generativi e di recupero per migliorare la precisione e l’affidabilità delle risposte. Inoltre, sfrutta fonti di conoscenza di terze parti per supportare le rappresentazioni interne, generando risposte più precise e affidabili.
E questo perché la sua architettura distintiva combina modelli “sequenza-sequenza” (seq2seq) con componenti Dense Passage Retrieval (DPR). In parole povere, questo sistema garantisce risposte contestualmente rilevanti basate su informazioni accurate.
Come funziona la RAG
Si potrebbe idealmente dividere il funzionamento della RAG in tre fasi:
- Recupero (Retrieval)
- Aumento (Augmented)
- Generazione (Generation)
Nella prima fase, la RAG trova informazioni collegate alla richiesta dell’utente, garantendo accesso a dati accurati attraverso tecniche come il Dense Passage Retrieval (DPR). A seguire, integra la query dell’utente con i dati recuperati, utilizzando tecniche come l’estrazione di frasi chiave per comunicare in modo efficace informazioni e contesto con il LLM.
Alla fine, le informazioni aumentate vengono decodificate utilizzando modelli adatti (appunto la citata “sequenza-sequenza”), producendo risposte definitive coerenti, accurate e personalizzate.
Tutti i pro di questa nuova tecnologia AI
Non sono pochi i pro di questa nuova tecnologia AI. Oltre a ridurre le imprecisioni e migliorare la comprensione contestuale, la RAG permette di garantire Allucinazioni LLM ridotte. Proprio perché, integrando fonti di conoscenza esterne, RAG fornisce risposte basate su informazioni accurate, riducendo le allucinazioni.
Anche a livello di efficienza, in termini di costi, la RAG riduce i calcoli non necessari, migliorando l’efficienza complessiva dei sistemi di intelligenza artificiale. Inoltre, fondendo diverse fonti di informazione, garantisce risultati più accurati e approfonditi. Inoltre facilita la formazione, consentendo una facile integrazione in vari sistemi di intelligenza artificiale.
Sul piano aziendale, la RAG potrebbe diventare essenziale in futuro per settori come l’Assistenza Clienti Personalizzata, dato che potranno fornire risposte personalizzate basate sulla polizza e sui dati in tempo reale.
Così come garantire un eccellente Supporto Decisionale Aziendale, e formare una Didattica Individuale Personalizzata, fornendo assistenza personalizzata agli studenti e utilizzando fonti aggiornate per spiegazioni dettagliate.
Nel caso dell’Assistenza Sanitaria e Consigli Medici, la RAG garantirà consigli medici personalizzati basati sulla storia clinica e le ricerche mediche. Sempre nella personalizzazione darà un grande contributo alla Pianificazione Viaggi e Itinerari, così come nell’Analisi e Reportistica Finanziaria, dato che potrà generare analisi e report personalizzati basati sui dati di mercato.