Esempi di RAG: casi d'uso e aziende che possono beneficiarne

RAG: la soluzione ai problemi dell’AI

Gli esempi di RAG (Retrieval-Augmented Generation) mostrano come le organizzazioni implementano il pattern in pratica: un chatbot di knowledge base aziendale che risponde a domande dai documenti SharePoint, un bot di assistenza clienti che recupera risposte da manuali di prodotto, un analizzatore di contratti legali che estrae clausole da una document library e un assistente per analisti finanziari che interroga dati strutturati da Azure SQL in linguaggio naturale. Ciascuno usa Azure AI Search come livello di recupero e Azure OpenAI come modello generativo.

Esempi di RAG: quali aziende possono beneficiarne?

Come detto, qualunque azienda può trarre vantaggio dalla RAG.

Tuttavia, è bene approfondire alcuni settori in cui sono stati registrati i migliori risultati fino a questo momento, sia per avere un’idea più chiara di ciò che questa tecnologia può offrire che per iniziare a farsi un’idea di come poterla adottare nella propria azienda.

Vediamo quindi quali sono questi settori e cerchiamo di capire come la Retrieval Augmented Generation possa essere d’aiuto nelle operazioni che coinvolgono soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Customer Service

Nel settore del servizio clienti, dove fornire risposte rapide e precise è fondamentale, la RAG può essere un punto di svolta. Va oltre le interazioni pre-scritte, aiutando le aziende a condividere con i propri clienti risposte personalizzate in base alle loro necessità.

Integrando la RAG, le aziende possono quindi evitare la diffusione di risposte ripetitive o irrilevanti, migliorando la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Advertising e Marketing

Il settore della pubblicità e del marketing è costantemente alla ricerca di modi innovativi per connettersi e interagire con i consumatori. La RAG può essere utilizzata in questo settore per creare messaggi personalizzati, testi pubblicitari e contenuti promozionali.

Ciò può portare a campagne di marketing più coinvolgenti, che risuonano con i clienti a un livello più profondo, aumentandone il coinvolgimento e le conversioni.

Settore educativo e E-learning Industry

Il settore dell’istruzione e dell’apprendimento online può utilizzare la RAG per creare materiali personalizzati. Essa offre una soluzione alle risposte generiche o troppo ampie, recuperando contenuti educativi specifici e rilevanti in base alla richiesta del singolo studente.

Sanità

Il settore sanitario può trarre enormi benefici dalla RAG, dato che questa tecnologia ha il potenziale di aggiungere contesto e rilevanza alle diagnosi mediche, rendendole più accurate. Analizzando enormi quantità di dati, la RAG può infatti aiutare a generare rapporti o riassunti sulla salute dei pazienti.

Può anche svolgere un ruolo cruciale nel guidare i piani di trattamento, garantendo che siano adattati alle specifiche esigenze e condizioni di salute di ciascun paziente.

E-commerce e Retail

L’e-commerce e il retail possono sfruttare la RAG per offrire un’esperienza di shopping decisamente migliore, grazie alla comprensione dei comportamenti e delle preferenze dei clienti.

Dalla personalizzazione dei risultati di ricerca alla creazione di raccomandazioni di prodotto personalizzate o messaggi pubblicitari, la RAG può aumentare il coinvolgimento generato dalle proprie campagne di comunicazione, la soddisfazione dei clienti e, infine, le vendite.

Esempi di RAG: come implementarla nella propria azienda?

Diamo adesso uno sguardo ad alcuni esempi di implementazione della RAG in soluzioni AI già ampiamente adottate dal mercato.

Si tratta di esempi utili per mostrare come questa tecnologia possa essere utilizzata nel concreto e capire così come possa supportare i processi interni alla propria azienda.

Assistenti virtuali

Gli assistenti virtuali e i chatbot hanno rivoluzionato il modo in cui i siti web interagiscono con gli utenti, eliminando la necessità di intervento manuale per mettersi in contatto con potenziali clienti.

La RAG può essere impiegata come assistente virtuale per accedere a informazioni aggiornate su eventi e notizie, oltre a generare risposte in linguaggio naturale per rispondere a qualsiasi richiesta da parte degli utenti.

In questo processo, il modello di recupero estrae le informazioni rilevanti dalla base di conoscenza. Il modello generativo, invece, elabora risposte corrette dal punto di vista contestuale, migliorando nel complesso l’esperienza utente.

Sistemi per la risposta alle domande

Per i sistemi di domanda e risposta, un modello di recupero può individuare i documenti o i passaggi rilevanti, mentre il modello generativo può sviluppare risposte informative, dettagliate e coerenti basandosi sulle informazioni recuperate.

Il sistema utilizza i Large Language Models per creare nuove risposte alle domande degli utenti. Invece di limitarsi a estrarre le risposte da documenti esistenti, i sistemi generativi producono un nuovo testo in base alle istruzioni fornite nel prompt.

Grazie all’addestramento pregresso degli LLM, questi prevedono la parola successiva nella sequenza e costruiscono le risposte token dopo token. L’LLM fornisce quindi una risposta basata sul prompt ricevuto.

Quando al modello viene sottoposta una query, il sistema di recupero la cerca accuratamente all’interno del documento. Successivamente, le informazioni trovate vengono incorporate nel prompt, che viene poi passato all’LLM. A sua volta, l’LLM utilizza tali informazioni per produrre l’output finale sotto forma di risposta alla domanda posta.

Content Creation

In questo caso, il modello di recupero individua in modo efficiente le informazioni rilevanti, mentre il modello generativo crea rapidamente contenuti ben documentati.

La creazione di contenuti prevede diverse fasi, come la ricerca, il brainstorming, la scrittura e la revisione. Integrare RAG consente di semplificare tutte queste fasi, offrendo contenuti accurati e ricchi di contesto.

Inoltre, la RAG migliora la creazione di articoli e report includendo informazioni aggiornate e verificate provenienti da un’ampia gamma di fonti, eliminando la necessità di effettuare ricerche manuali, aumentando la pertinenza e l’integrità dei contenuti finali.

Diverse aziende di primo piano, come Grammarly, stanno già sfruttando la RAG per migliorare la scrittura attraverso la parafrasi. Anche Bloomberg ha utilizzato il modello RAG per riassumere i propri report finanziari.

Diagnosi medica e consultazione

La RAG può supportare la consulenza e la diagnosi medica. In questo ambito, il modello di recupero reperisce informazioni mediche rilevanti, mentre il modello generativo fornisce consigli più contestualizzati e personalizzati.

Dato che i vantaggi offerti sono numerosi, abbiamo deciso di riassumerli nella tabella seguente.

Applicazioni della RAG nel settore sanitario

    Ambito di applicazione
    Descrizione


    Supporto alla diagnosi medica
    
        Assiste i professionisti sanitari accelerando la diagnosi grazie all'accesso rapido e integrato a cartelle cliniche, letteratura medica e articoli di ricerca.
    


    Ottimizzazione della progettazione di trial clinici
    
        Analizza studi esistenti, risultati sui pazienti e gruppi target rilevanti per ottimizzare la progettazione dei trial.
    


    Scoperta e sviluppo di farmaci
    
        Valuta composti chimici, articoli scientifici e dati biologici per identificare candidati promettenti.
    


    Educazione e coinvolgimento del paziente
    
        Fornisce piani terapeutici personalizzati, raccomandazioni sul benessere e strategie su misura basate sullo stato di salute, sugli obiettivi e sulle preferenze del paziente.
    


    Recupero di informazioni sanitarie
    
        Aiuta il personale sanitario ad accedere facilmente a linee guida cliniche, cartelle elettroniche e testi medici.
    


    Chatbot e assistenza virtuale in ambito sanitario
    
        Agenti conversazionali basati su RAG interagiscono con i pazienti fornendo informazioni su cure, sintomi, condizioni e prevenzione.
    


    Sintesi della letteratura medica
    
        Riassume automaticamente grandi volumi di dati da letteratura medica, linee guida e articoli di ricerca, aiutando i professionisti a risparmiare tempo ed energie.
    

Generazione di codice

La RAG può essere utilizzata anche nei compiti di generazione di codice. In questo caso, il modello di recupero reperisce i frammenti di codice rilevanti, mentre il modello generativo adatta ed estende il codice per soddisfare requisiti specifici del progetto.

I modelli di generazione di codice che utilizzano la RAG sono in grado di recuperare informazioni rilevanti dai repository di codice esistenti, sviluppare codice accurato e anche correggere eventuali errori.

Altre funzionalità della RAG nella generazione di codice****sono**:**

• Convertire le descrizioni in linguaggio naturale in implicazioni di codice.
• Predire il successivo blocco di codice.
• Convertire il codice in descrizioni in linguaggio naturale.
• Generare ed eseguire nuovo codice per effettuare un’analisi approfondita.

Automazione delle vendite

Nel processo di vendita B2B, compilare le richieste di offerta (RFP) o le richieste di informazioni (RFI) può richiedere molto tempo.

Tuttavia, integrando la tecnologia RAG, le aziende possono compilare automaticamente questi moduli recuperando dettagli rilevanti sui prodotti, prezzi e risposte fornite in passato.

La RAG garantisce risposte coerenti, accurate e rapide, aiutando le aziende a rendere più efficiente il processo di vendita, ridurre il carico di lavoro e aumentare le probabilità di aggiudicarsi le gare, rispondendo tempestivamente alle esigenze dei clienti.

Financial Planning e Management

Sebbene i modelli linguistici di grandi dimensioni stiano compiendo progressi straordinari, si trovano spesso ad affrontare diverse sfide che possono compromettere l’affidabilità delle consulenze finanziarie. Queste difficoltà, come il limite temporale dei dati appresi (knowledge cut-off) e le allucinazioni, sono ovviamente una minaccia per la loro accuratezza.

L’implementazione della RAG apporta vantaggi senza precedenti al settore, poiché:

• mantiene le app aggiornate, con dati basati su trend e normative attuali;
• aumenta la fiducia degli utenti fornendo risposte basate su fonti verificabili;
• permette alle istituzioni di aggiornare rapidamente la base di conoscenza.‍ In questo modo, la RAG garantisce che chatbot e strumenti di assistenza clienti basati su AI forniscano informazioni pertinenti, autorevoli e aggiornate.

Per la pianificazione finanziaria, il settore sfrutta questa tecnologia per calcolare i principali indicatori finanziari integrando i dati dai software di contabilità. Questo consente agli utenti di generare facilmente report finanziari personalizzati.

Supporto clienti

La RAG può migliorare il modo in cui le aziende offrono supporto ai propri clienti, aumentando la personalizzazione, l’efficienza e la reattività dei sistemi automatizzati in uso. Poiché i sistemi basati su RAG combinano i vantaggi dei modelli di recupero e di quelli generativi, migliorano l’assistenza clienti integrando nuove funzionalità:

• Forniscono informazioni specifiche, provenienti da un’ampia gamma di fonti, come la documentazione di prodotto, interazioni precedenti e persino le FAQ. Questo garantisce una risoluzione accurata delle richieste in tempo reale.‍
• Offrono supporto recuperando dati anche da database in lingue diverse, per fornire risposte localizzate e nella lingua preferita da ciascun cliente.‍
• Estraggono senza difficoltà i dati presenti in grandi basi di conoscenza, riducendo la necessità di intervento umano.

Enterprise Knowledge Management

Le organizzazioni si affidano sempre più spesso alla tecnologia RAG per rivoluzionare i processi di gestione della conoscenza interna. In un contesto in cui le imprese devono affrontare un’enorme mole di dati distribuiti su canali eterogenei, individuare l’informazione giusta al momento giusto è una sfida complessa e costante.

La tecnologia RAG, grazie alla combinazione unica di sistemi basati sul recupero delle informazioni (retrieval-based) e intelligenza artificiale generativa, semplifica questo processo. Ecco come:

• Recupero dei dati: i sistemi RAG iniziano accedendo alla base di conoscenza dell’azienda, che include documenti, wiki interne e report archiviati. Ogni volta che viene formulata una query, il sistema recupera rapidamente le informazioni più pertinenti a sua disposizione.‍
• Generazione di risposte: una volta recuperati i dati, la componente generativa del sistema crea una risposta sintetica e coerente.‍
• Sintesi delle informazioni: la RAG è in grado di riassumere contenuti estesi, come lunghe discussioni di progetto, eliminando perdite di tempo e fornendo rapidamente le informazioni chiave. Anche nel caso di richieste basate su query, il sistema gestisce efficacemente la risposta sintetizzando le parti rilevanti dei contenuti.‍
• Efficienza: eliminando la necessità di ricerche manuali, i sistemi di gestione della conoscenza basati su RAG permettono agli utenti di recuperare in pochissimo tempo le informazioni di cui hanno bisogno, rielaborandole all’occorrenza con il supporto dell’AI.‍
• Collaborazione: i sistemi RAG favoriscono la collaborazione estraendo informazioni da fonti diverse e rendendole accessibili a tutti. In questo modo, ogni utente può lavorare con i colleghi attraverso un’interfaccia condivisa e rielaborare i dati per semplificarne la comunicazione al resto dell’azienda. ‍

Ricerca e sviluppo

La RAG è uno strumento che può migliorare notevolmente l’efficienza e l’efficacia dei processi di ricerca e sviluppo. Combinando l’elaborazione del linguaggio naturale con il recupero delle informazioni, può assistere i professionisti di questo ambito in:

• Accelerare le revisioni della letteratura: la RAG può trovare rapidamente articoli e altre risorse pertinenti. Accede a un’ampia quantità di informazioni per garantire che i ricercatori siano sempre aggiornati sugli sviluppi più recenti nel loro campo.‍
• ‍Generare nuove ipotesi: può analizzare grandi set di dati per trovare modelli e tendenze che potrebbero portare a nuove idee di ricerca. Inoltre, può aiutare i ricercatori a ottenere nuove prospettive combinando informazioni provenienti da diverse fonti.‍
• Migliorare la progettazione degli esperimenti: può analizzare ricerche passate per individuare disegni sperimentali e metodologie di successo. Comprendendo gli errori e le sfide comuni, i ricercatori possono creare esperimenti più robusti.‍
• Analizzare i risultati sperimentali: può aiutare i ricercatori a comprendere dati complessi e a identificare modelli significativi. Può anche supportare il controllo per verificare se i risultati sperimentali supportano le ipotesi di ricerca.‍
• Facilitare la condivisione delle conoscenze: può aiutare i ricercatori a creare sintesi di articoli e altri documenti, facilitando la condivisione e la diffusione dei loro risultati. Promuove anche lo scambio di conoscenze e la collaborazione, mettendo in contatto i ricercatori con altri esperti nel loro campo.

Conclusioni

I benefici che il modello RAG può applicare alle soluzioni di intelligenza artificiale che si desidera implementare sono, come abbiamo potuto vedere, molteplici ed esaltano la potenzialità di questa tecnologia all’avanguardia andando a tamponare alcuni dei limiti più evidenti emersi negli ultimi anni.

Sono tantissimi i settori del mondo aziendale che sono stati travolti dall’AI e dalla piccola rivoluzione tecnologica che ha scatenato nelle operazioni quotidiane di lavoratori e manager in tutto il mondo. È appunto per questo che è fondamentale per tecnici e utenti lavorare al fine di rendere questi strumenti il più efficienti e precisi possibile.

Soluzioni come la Retrieval Augmented Generation possono aiutare developer e aziende ad avvicinare le loro soluzioni AI a quell’efficienza ideale con cui le abbiamo immaginate agli albori dei primi GPT e a proiettare l’intero mondo dell’intelligenza artificiale oltre i limiti e le problematiche che lo hanno afflitto fino a questo momento.

FAQ sugli esempi di applicazione della RAG

Come viene utilizzata la RAG nel customer service?Nel servizio clienti, la RAG consente ai chatbot di fornire risposte più pertinenti e personalizzate, superando i limiti dei messaggi predefiniti. Migliora l’esperienza utente grazie a interazioni contestuali basate su dati aziendali aggiornati.

In che modo la RAG può supportare la creazione di contenuti?Durante la stesura di articoli, blog o report, la RAG recupera informazioni affidabili da fonti rilevanti e le integra nella generazione del testo, riducendo il tempo necessario per la ricerca e migliorando la qualità dei contenuti.

Che ruolo ha la RAG nell’ambito dell’e-learning?Nel campo dell’istruzione e della formazione online, la RAG consente di creare contenuti didattici mirati e risposte su misura, migliorando l’apprendimento grazie a informazioni rilevanti per ogni studente.

La RAG è utile nel settore sanitario?Sì, la RAG può supportare diagnosi più accurate, la sintesi della letteratura medica e l’automazione dell’assistenza virtuale ai pazienti, offrendo risposte basate su dati clinici aggiornati.

Come viene impiegata la RAG nella generazione di codice?La RAG può recuperare frammenti di codice rilevanti e combinarli con modelli generativi per scrivere nuovo codice, correggere errori, generare documentazione o spiegare il funzionamento di script complessi.

In che modo la RAG ottimizza i processi di vendita B2B?Nei contesti commerciali, la RAG automatizza la compilazione di RFP e RFI recuperando dati tecnici, prezzi e risposte precedenti, riducendo il lavoro manuale e aumentando l’efficienza delle proposte.

Perché la RAG è rilevante nel settore finanziario?La RAG consente di superare i limiti temporali dei modelli linguistici offrendo risposte basate su dati normativi e di mercato sempre aggiornati, migliorando la qualità della consulenza e dei report finanziari.

Come migliora la RAG la gestione della conoscenza aziendale?La RAG recupera e sintetizza informazioni da documentazione interna, wiki e archivi, permettendo ai dipendenti di accedere rapidamente ai contenuti giusti e migliorare la collaborazione tra i team.

Quali vantaggi porta la RAG nella ricerca e sviluppo?La RAG aiuta i team R&D a velocizzare la revisione della letteratura, generare nuove ipotesi, progettare esperimenti più solidi e condividere conoscenze in modo più efficace all’interno delle organizzazioni.