Retrieval-Augmented Generation” (RAG) – Una nuova tappa evolutiva per l’intelligenza artificiale

Cosa è la RAG

La “Retrieval-Augmented Generation” (RAG) rappresenta un approccio avanzato nell’ambito dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che cerca di superare alcune limitazioni presenti nei modelli generativi tradizionali. Questo approccio unisce la capacità di generare testo in modo autonomo con un meccanismo di recupero delle informazioni da una base di conoscenza esterna. In questo modo, il modello può arricchire la generazione del linguaggio con dati specifici, migliorando la qualità e la pertinenza delle risposte.

L’architettura di RAG è progettata per integrare in modo sinergico la fase di recupero delle informazioni e quella di generazione del testo. Quando il modello riceve una richiesta, anziché rispondere esclusivamente sulla base della sua conoscenza interna, effettua una ricerca all’interno di un insieme predeterminato di documenti o testi rilevanti. Questa fase di recupero consente al modello di acquisire contestualmente informazioni specifiche prima di procedere con la generazione del testo di risposta.

La fase di recupero delle informazioni in RAG può essere implementata attraverso diverse tecniche, come l’utilizzo di modelli di ricerca o la valutazione di similarità semantica tra la richiesta e i documenti nella collezione. Una volta recuperate le informazioni rilevanti, il modello passa alla fase di generazione del testo, sfruttando la conoscenza acquisita durante la fase di recupero.

Le applicazioni pratiche di RAG sono numerose e spaziano dalla risposta a domande complesse a livello scientifico alla creazione di contenuti generativi basati su un contesto specifico. Questo approccio può contribuire significativamente a migliorare la coerenza, la precisione e la contestualizzazione delle risposte generate dai modelli di linguaggio, rendendoli più adatti a svariati scenari applicativi.

Un esempio per la Pubblica Amministrazione

Immaginiamo un sistema di assistenza virtuale basato sulla Retrieval-Augmented Generation (RAG) sviluppato per una pubblica amministrazione. Un cittadino potrebbe porre una domanda riguardante i requisiti per richiedere un sussidio relativo alla casa. Ecco come il modello RAG potrebbe gestire la richiesta:

1. Richiesta del Cittadino:

Cittadino: “Quali sono i requisiti per ottenere il sussidio per gli alloggi nel mio comune?”

2. Fase di Recupero delle Informazioni:

Il modello RAG esegue una ricerca nella base dati della pubblica amministrazione, accessibile ai cittadini. Recupera documenti e risorse pertinenti che dettagliano i requisiti specifici per ottenere il sussidio alloggiativo nella regione indicata.

3. Selezione delle Informazioni Rilevanti:

Il modello valuta la rilevanza delle informazioni recuperate, dando priorità ai documenti ufficiali e alle linee guida della pubblica amministrazione. Identifica criteri quali reddito, stato civile e requisiti abitativi che sono essenziali per la concessione del sussidio alloggiativo.

4. Generazione del Testo:

 Utilizzando le informazioni recuperate, il modello genera una risposta chiara e dettagliata. Ad esempio: “Per ottenere il sussidio alloggiativo nel tuo comune, è necessario soddisfare diversi requisiti. Tra questi vi sono un reddito familiare inferiore a una determinata soglia, la presentazione della documentazione fiscale, e la dimostrazione di idoneità abitativa. È inoltre importante verificare la tua idoneità in base allo stato civile. Per ulteriori dettagli, ti consiglio di consultare la sezione XYZ sul nostro sito web”.

In questo contesto, la Retrieval-Augmented Generation permette al modello di fornire informazioni specifiche e aggiornate, riducendo la complessità per il cittadino e migliorando l’accessibilità alle informazioni pubbliche. Questo approccio potrebbe essere applicato a una varietà di scenari, come rispondere a domande sulle procedure amministrative, le normative locali o altri aspetti correlati ai servizi pubblici.

Conclusione

In sintesi, la Retrieval-Augmented Generation rappresenta una tappa nell’evoluzione dei modelli di linguaggio generativo, cercando di superare le limitazioni dei modelli tradizionali attraverso una combinazione sinergica di recupero delle informazioni e generazione del testo.