La Retrieval Augmented Generation è un'architettura per ottimizzare le prestazioni di un modello di intelligenza artificiale, collegandolo a basi di conoscenza esterne. La RAG aiuta i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) a fornire risposte più rilevanti e di qualità superiore. Integrando informazioni pertinenti nel processo di generazione, i chatbot e altri strumenti di elaborazione del linguaggio naturale possono creare contenuti specifici per un determinato dominio in modo più accurato, senza necessità di ulteriori addestramenti. In questo articolo, andremo a vedere alcuni esempi di implementazione della RAG e parleremo delle industrie che possono maggiormente trarne vantaggio.
Uno dei temi più caldi nell'ambito dell'intelligenza artificiale in questo momento è la RAG, o retrieval-augmented generation, che è un metodo di recupero utilizzato da alcuni strumenti AI per migliorare la qualità delle loro risposte.
Sempre più organizzazioni desiderano adottare strumenti che utilizzano la RAG proprio perché questa li rende consapevoli dei dati proprietari senza la necessità di addestrare modelli personalizzati (risparmiando così tempo e risorse).
Quando un modello genera una risposta senza la RAG, può basarsi solo sui dati esistenti al momento del suo addestramento. Con la RAG, invece, i modelli possono sfruttare un database privato di informazioni più recenti per fornire risposte più informate.
Vedremo quindi quali sono i possibili settori in cui la RAG può fare la differenza e come implementarla.
Ma prima, rispondiamo a una semplice domanda: perché, di fatto, è importante per qualunque azienda?
Uno dei motivi per cui si dovrebbero sempre verificare i risultati di uno strumento di IA generativa è che i suoi dati di addestramento hanno una data di "cut-off" della conoscenza. Sebbene i modelli siano in grado di produrre risposte personalizzate in base a una richiesta, possono fare riferimento solo alle informazioni che esistevano al momento del loro addestramento.
Con la RAG, però, uno strumento AI può utilizzare fonti oltre i dati di addestramento del suo modello per generare una risposta.
Perché uno strumento di IA generi risposte utili, ha bisogno del contesto giusto. Questo è lo stesso dilemma che affrontiamo noi stessi quando dobbiamo prendere una decisione o risolvere un problema. È difficile farlo quando non si hanno a disposizione le informazioni corrette.
La Retrieval Augmented Generation (RAG) è una tecnica basata sull'IA che impiega un processo in due fasi: prima recupera informazioni rilevanti da un dato set di dati e poi utilizza queste informazioni per generare una risposta più contestualizzata e accurata. Fondamentalmente, essa migliora la capacità dei modelli di IA di produrre risposte.
Con la RAG, come dicevamo, un LLM può andare oltre i dati di addestramento e recuperare informazioni da una varietà di fonti, comprese quelle personalizzate.
Il funzionamento è piuttosto semplice.
Inizia con un processo di estrazione delle informazioni rilevanti da vasti set di dati. Successivamente, queste informazioni vengono utilizzate da un algoritmo per costruire risposte utili. Questo doppio processo consente alla RAG di sviluppare risposte complete e contestualmente appropriate, aumentando così l'efficacia del modello AI a cui è applicata.
I vantaggi della Retrieval Augmented Generation sono molteplici.
Conduce a risposte di IA più precise e articolate, migliorando l'interazione con l'utente. Inoltre, la RAG può gestire una vasta gamma di compiti complessi in vari settori, dal miglioramento delle interazioni nel servizio clienti alla rivoluzione delle diagnosi sanitarie. In generale, implementare la RAG può aumentare significativamente l'efficienza e la produttività di ogni azienda, qualunque sia la sua dimensione o settore di attività.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Sviluppiamo soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, con un'attenzione particolare alle moderne tecnologie per la gestione delle informazioni. Lavoriamo su progetti che applicano RAG, Machine Learning ed elaborazione del linguaggio naturale per migliorare produttività, customer experience e analisi dei dati in qualunque settore.
I nostri servizi includono:
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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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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:
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.
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:
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:
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Il team Modern Apps risponde con prontezza alle necessità IT in cui lo sviluppo software rappresenta la componente principale, includendo soluzioni che integrano l’intelligenza artificiale. Le figure tecniche hanno una formazione mirata alla realizzazione di progetti software su stack tecnologici Microsoft e possiedono competenze nella gestione di progetti agili o di lunga durata.
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