In cosa consiste la RAG e quali sono i vantaggi collegati all’utilizzo della Retrieval-Augmented Generation.
L’intelligenza artificiale rappresenta una delle più importanti ed incisive innovazioni tecnologiche dell’era moderna, in quanto è stata capace di apportare una vera e propria rivoluzione all’interno della nostra vita quotidiana e lavorativa.
Questa tecnologia comprende tante applicazioni e metodologie basate su diversi modelli e algoritmi. Tra questi, i Large Language Models (LLM) come GPT-3, BERT e T5, in grado di generare testi realistici e naturali a partire da input specifici, mostrando risultati apprezzabili in vari compiti di comprensione e produzione linguistica. A questo punto della storia, bisogna analizzare anche la RAG, ossia la Retrieval-Augmented Generation: ecco cos’è e quali sono i vantaggi legati al suo uso.
Cos’è la RAG
Nonostante i loro meriti, i LLM presentano alcune limitazioni, tra cui la dipendenza dai dati di addestramento, che possono essere incompleti o non aggiornati.
Inoltre, questi modelli non possono integrare informazioni da fonti esterne: pertanto possono essere non sempre accurati e rilevanti. Per bypassare questi limiti, emerge il concetto di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Questo approccio, illustrato nel paper “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks” di Patrick Lewis e colleghi di Facebook AI Research, combina la generazione di testi dei LLM con la capacità di attingere informazioni da fonti esterne, migliorando – in questo modo e in maniera significativa – la qualità e la pertinenza dei contenuti generati.
Come funziona la Retrieval Augmented Generation
La RAG opera in due fasi: nella prima, il modello cerca documenti pertinenti da una collezione di fonti esterne; nella seconda, utilizza questi documenti e l’input iniziale per creare il testo finale.
La RAG è versatile, applicabile a vari tipi di input e capace di generare diversi formati di output, tra cui ci sono risposte, riassunti, articoli o descrizioni.
Tra i vantaggi di tale modello, possiamo annoverare la capacità dei modelli linguistici di fornire risposte complesse e aggiornate, la riduzione di problemi quali allucinazioni e perdita di dati e una maggiore adattabilità ai diversi compiti e domini. La RAG presenta, però, diverse sfide, tra le quali figurano la necessità di avere a disposizione fonti dati affidabili e l’aumento della complessità computazionale.
I settori di applicazione
In ambito pratico, la RAG ha trovato applicazioni in diversi settori. Per esempio, può essere impiegata nella creazione di contenuti originali, arricchiti da informazioni aggiornate e provenienti da fonti diverse.
Inoltre, è utile nell’analisi e sintesi di dati complessi, come report finanziari o ricerche mediche e nel potenziamento di assistenti virtuali e chatbot.
Aziende come Meta, Oracle e Audi hanno già implementato la RAG nei propri sistemi. Meta – nello specifico – ha pubblicato uno studio scientifico sul suo funzionamento, Oracle – invece – ha integrato l’AI generativa in Oracle Database 23c per migliorare la produttività degli sviluppatori e Audi – infine – ha sperimentato la RAG per ottimizzare la comunicazione interna attraverso un chatbot sviluppato da Storm Reply.
