La Retrieval Augmented Generation (RAG) potenzia i modelli linguistici estensivi incorporando dati da basi di conoscenza esterne per migliorare l'accuratezza e la pertinenza degli output senza necessità di riaddestramento. Ciò la rende efficiente e adattabile a domini specifici.
Retrieval Augmented Generation è un termine coniato in un articolo del 2020 scritto da Patrick Lewis. Nel documento, Lewis ha introdotto un metodo che ha ampliato significativamente le capacità dei modelli di intelligenza artificiale generativa, integrandoli con fonti di conoscenze esterne. Questa integrazione è stata progettata per migliorare l'accuratezza e l'applicabilità dei modelli in vari contesti, proiettando la RAG in un'area di ricerca e applicazione in rapida espansione.
Il termine "Retrieval-Augmented Generation" descrive in modo preciso la funzione principale della metodologia, ovvero l'aumento del processo generativo dei modelli AI attraverso il recupero di dati esterni. Il concetto si è affermato rapidamente, portando all'adozione diffusa in ambiti accademici e commerciali. Oggi la RAG è alla base di numerosi sistemi di intelligenza artificiale sia negli ambienti di ricerca che nelle applicazioni nel mondo reale e ciò rappresenta un'evoluzione cruciale nel modo in cui i modelli generativi vengono utilizzati e sviluppati.
La RAG inizia con la raccolta di dati provenienti da varie fonti, come siti Web, database o documenti. Questi dati vengono quindi convertiti in un formato che il modello può cercare e utilizzare, creando una tipologia di libreria di conoscenze esterna.
I modelli estensivi di linguaggi (LLM). sono all'avanguardia nei progressi dell'intelligenza artificiale, in particolare nelle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, come i chatbot intelligenti. Questi modelli sono progettati per comprendere e generare testo simile a quello generato dagli esseri umani con l'obiettivo di fornire risposte accurate in vari contesti. Tuttavia, gli LLM presentano alcune sfide intrinseche che ne influenzano l'affidabilità.
Uno dei principali problemi degli LLM è la tendenza a fornire risposte che possono essere imprecise, obsolete o basate su fonti non autorevoli. Poiché i modelli LLM operano su set di dati fissi, la loro conoscenza è di fatto congelata al momento dell'ultimo aggiornamento di formazione.
La RAG affronta queste sfide integrando un meccanismo di recupero che attinge a fonti di conoscenze esterne autorevoli e aggiornate prima di generare risposte. Questo approccio consente di migliorare l'accuratezza e la rilevanza delle informazioni fornite dagli LLM, garantendo al contempo che le risposte siano basate su dati verificati. In questo modo, la RAG migliora la fiducia degli utenti e il controllo sugli output delle applicazioni di intelligenza artificiale.
La Retrieval Augmented Generation sta rivoluzionando varie funzioni aziendali migliorando l'accuratezza e la personalizzazione delle attività basate sull'intelligenza artificiale. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso fondamentali in cui la RAG sta avendo un impatto significativo.
La tecnologia RAG trasforma il servizio clienti potenziando chatbot avanzati e assistenti virtuali che forniscono risposte più accurate e contestualmente rilevanti. Accedendo alle informazioni e ai dati più recenti provenienti da fonti autorevoli, questi sistemi di intelligenza artificiale possono offrire soluzioni rapide e personalizzate alle richieste dei clienti. Questa funzionalità migliora la velocità di risposta, oltre ad aumentare la soddisfazione dei clienti e l'efficienza operativa.
La RAG assiste inoltre le aziende nella creazione di contenuti pertinenti e di alta qualità, come post dei blog, articoli e descrizioni dei prodotti. Sfruttando la sua capacità di estrarre e integrare i dati provenienti da varie fonti interne ed esterne, la RAG garantisce che i contenuti siano coinvolgenti e ricchi di informazioni verificate. Ciò consente un considerevole risparmio di tempo e risorse nei processi di sviluppo dei contenuti.
La RAG è fondamentale per condurre indagini di mercato complete raccogliendo e analizzando dati provenienti da una vasta gamma di fonti online, tra cui canali di notizie, report di settore e social media. Ciò consente alle aziende di restare al passo con le tendenze del mercato e prendere decisioni basate sui dati in linea con le attuali dinamiche del mercato e i comportamenti dei consumatori.
L'utilizzo della RAG può migliorare notevolmente il processo di vendita fornendo assistenza virtuale in grado di accedere e trasmettere informazioni sui prodotti, tra cui specifiche e livelli di inventario. È in grado di rispondere alle domande dei clienti in tempo reale e offrire consigli personalizzati in base alle preferenze e alle interazioni precedenti. Può persino inserire recensioni e feedback da vari canali per aiutare i consumatori a prendere decisioni di acquisto informate.
La RAG può contribuire a migliorare l'esperienza dei dipendenti, creando un hub di conoscenze centrale facilmente accessibile e ricco di informazioni utili per i dipendenti. Grazie all'integrazione con i database interni, la RAG fornisce ai dipendenti informazioni accurate e aggiornate su qualsiasi cosa, dalle policy aziendali alle procedure operative. Ciò supporta una forza lavoro più informata e può semplificare i processi interni riducendo il tempo dedicato alla ricerca delle informazioni.
Sia la RAG che la ricerca semantica migliorano i modelli LLM, ma servono funzioni distinte. LA RAG ottimizza gli LLM integrando tali sistemi con fonti di conoscenze esterne, facilitando la generazione di risposte precise e rilevanti. È particolarmente utile in applicazioni come il supporto clienti o la generazione di contenuti che richiedono informazioni precise e aggiornate.
La ricerca semantica, tuttavia, si concentra sulla comprensione dell'intento e del significato contestuale alla base delle richieste. Utilizza la comprensione del linguaggio naturale per esplorare database di grandi dimensioni e recuperare informazioni che si allineano a livello semantico alle richieste degli utenti.
Mentre la RAG sfrutta i dati esterni per arricchire gli output LLM, la ricerca semantica automatizza il processo di recupero dei dati, gestendo complessità quali l'incorporamento di parole e la suddivisione in blocchi di documenti. Ciò riduce gli sforzi manuali nella preparazione dei dati e garantisce la pertinenza e la qualità delle informazioni utilizzate dai modelli LLM.
Insieme, la RAG e la ricerca semantica migliorano la funzionalità e la precisione delle applicazioni di intelligenza artificiale, migliorando sia i processi di recupero che quelli di generazione.
La RAG si basa su diversi componenti critici all'interno della sua architettura per migliorare la funzionalità degli LLM.
- Il livello di orchestrazione
Questo componente funge da coordinatore centrale all'interno del sistema RAG. Elabora l'input dell'utente insieme ai metadati associati, come la cronologia delle conversazioni. Il livello di orchestrazione indirizza le richieste al modello LLM e gestisce la consegna della risposta generata. Questo livello in genere integra vari strumenti e script personalizzati, spesso scritti in Python, per garantire un funzionamento fluido in tutto il sistema. - Strumenti di recupero
Sono essenziali per reperire il contesto necessario per ancorare e informare le risposte del modello LLM. Gli strumenti di recupero comprendono database che fungono da knowledge base e sistemi basati su API che estrapolano le informazioni pertinenti. Questi strumenti forniscono una solida base di dati per le risposte, assicurando che siano sia precise che contestualmente pertinenti. - LLM
Il modello linguistico di grandi dimensioni costituisce la parte centrale del sistema, incaricata di generare le risposte sulla base dei prompt e delle informazioni recuperate. Che sia ospitato da un provider di terze parti come OpenAI o gestito internamente, il modello LLM utilizza ampi parametri basati su dati addestrati per produrre output sfumati e contestualmente appropriati.
L'implementazione della Retrieval Augmented Generation presenta una serie di sfide che le organizzazioni devono affrontare. Ecco alcuni degli elementi principali di cui essere consapevoli.
Essendo una tecnologia relativamente nuova, la RAG richiede una conoscenza approfondita e personale competente per implementarla in modo efficace. La novità introdotta da questo sistema può comportare delle incertezze in fase di implementazione e integrazione con i sistemi esistenti.
L'integrazione della RAG nelle infrastrutture esistenti spesso comporta investimenti iniziali sia in ambito tecnologico sia nell'ambito della formazione. Le organizzazioni potrebbero dover sostenere costi iniziali significativi quando acquisiscono risorse e competenze specifiche.
Determinare i modi più efficaci per modellare e strutturare i dati da utilizzare in un sistema RAG è fondamentale. Ciò comporta la selezione delle fonti e dei formati di dati appropriati, che siano in linea con le esigenze organizzative e con le capacità dell'LLM.
È essenziale stabilire requisiti chiari per i processi che utilizzeranno la RAG. Ciò include la definizione degli obiettivi e dei risultati attesi dall'implementazione di applicazioni basate sulla RAG.
La creazione di processi per risolvere potenziali imprecisioni negli output generati dai sistemi RAG è di vitale importanza. Ciò significa sviluppare meccanismi per identificare, correggere e imparare dagli errori al fine di migliorare l'affidabilità delle risposte.
La RAG offre numerosi vantaggi interessanti in grado di migliorare in modo significativo le funzionalità dei sistemi di intelligenza artificiale.
- Implementazione efficiente ed economica
La RAG consente alle organizzazioni di sfruttare i database e le fonti di conoscenze esistenti senza la necessità di una nuova formazione approfondita dei modelli. Ciò significa che l'implementazione è efficiente sia in termini di tempo che di costi. - Informazioni precise e aggiornate
Grazie alla capacità di recuperare informazioni in tempo reale da fonti autorevoli e attendibili, la RAG garantisce che i dati utilizzati per generare le risposte siano accurati e aggiornati, fattore che migliora la qualità degli output. - Maggiore fiducia degli utenti
La precisione e la rilevanza delle informazioni fornite dai sistemi RAG contribuiscono a rafforzare la fiducia degli utenti, poiché le risposte risultano più affidabili e basate su dati verificati. - Maggiore controllo degli sviluppatori
Gli sviluppatori hanno un maggiore controllo sulle risposte generate dai sistemi di intelligenza artificiale con la RAG. Possono specificare le fonti da cui vengono recuperate le informazioni e personalizzare gli output in base a esigenze e contesti specifici. - Riduzione delle risposte imprecise e delle allucinazioni
Basando le risposte su dati fattuali, la RAG riduce significativamente la probabilità di generare risposte errate o inventate, comunemente definite "allucinazioni" nella terminologia dell'intelligenza artificiale. - Risposte pertinenti specifiche per il dominio
La RAG è inoltre eccellente nel fornire risposte personalizzate basate su specifiche conoscenze di settore o su domini specializzati. Ciò la rende estremamente efficace per applicazioni mirate. - Maggiore facilità di formazione
I modelli RAG possono essere più semplici da formare poiché utilizzano dati e knowledge base esistenti, riducendo la complessità e l'intensità delle risorse del processo di formazione.
Di seguito è riportata una spiegazione dettagliata del funzionamento della RAG.
La RAG inizia con la raccolta di dati provenienti da varie fonti, come siti Web, database o documenti. Questi dati vengono quindi convertiti in un formato che il modello può cercare e utilizzare, creando una tipologia di libreria di conoscenze esterna.
Quando un utente pone una domanda, la RAG trasforma questa domanda in un modulo ricercabile e trova le informazioni più rilevanti nella sua libreria di conoscenze. Ad esempio, se qualcuno chiede informazioni sul saldo delle proprie ferie, la RAG troverà e utilizzerà le politiche sulle ferie dell'azienda e il registro delle ferie della persona.
A questo punto, la RAG combina la domanda originale dell'utente con le informazioni appena trovate. Queste informazioni combinate vengono quindi fornite all'LLM, che le utilizza per fornire una risposta più accurata e informata.
Per mantenere pertinenti le risposte, la RAG aggiorna regolarmente le fonti di dati esterne. Questa operazione può essere eseguita automaticamente o in momenti programmati, garantendo che le informazioni utilizzate siano sempre aggiornate.
L'implementazione di un sistema di Retrieval-Augmented Generation prevede alcuni passaggi chiave. Seguendo queste fasi, un sistema RAG migliora efficacemente la capacità di un modello LLM di generare risposte non solo basate sulle proprie conoscenze interne, ma anche informate da dati esterni aggiornati.
La prima fase consiste nel raccogliere e preparare i dati che verranno utilizzati dal sistema RAG. I dati devono quindi essere puliti e formattati correttamente per garantire coerenza e accuratezza. Questa fase può comportare la rimozione dei duplicati e la risoluzione di eventuali problemi relativi alla qualità dei dati.
Una volta preparati, i dati devono essere indicizzati per renderli ricercabili. Ciò significa creare un formato strutturato, spesso in un database o in un indice di ricerca, in cui ogni dato viene contrassegnato con parole chiave specifiche o convertito in una rappresentazione numerica. Questo processo di indicizzazione determina l'efficienza con cui il sistema può recuperare le informazioni pertinenti nelle fasi successive.
Con i dati indicizzati, il sistema RAG può ora recuperare le informazioni pertinenti in base alle richieste degli utenti. Questo passaggio comporta l'abbinamento della richiesta o di alcune parole chiave dalla richiesta ai dati indicizzati. Vengono utilizzati algoritmi avanzati per garantire che vengano recuperati i dati più rilevanti e accurati per la generazione delle risposte.
Infine, i dati recuperati vengono integrati nel flusso di lavoro dell'LLM. Questa fase prevede la configurazione del modello LLM affinché accetti l'input dell'utente insieme ai dati recuperati come parte della richiesta di input. Il modello LLM utilizza quindi le proprie conoscenze pre-formate e i dati esterni appena recuperati per generare risposte più accurate.
Per incrementare le prestazioni di un sistema RAG, valuta la possibilità di implementare le seguenti strategie:
Fornire dati di alta qualità
Dati puliti e accurati aiutano a prevenire il problema comune "dati sbagliati, risultati sbagliati". Ciò implica rimuovere il markup irrilevante e verificare l'attualità dei dati. Significa anche mantenere la sua integrità (come conservare importanti intestazioni di fogli di calcolo). Dati di alta qualità migliorano la capacità del modello LLM di comprendere e generare risposte pertinenti.Sperimentare con blocchi di testo di varie dimensioni
Il modo in cui i dati vengono segmentati in blocchi può influire in modo significativo sulle prestazioni del sistema RAG. I blocchi più piccoli potrebbero non avere sufficiente contesto, mentre i blocchi più grandi potrebbero risultare troppo difficili da elaborare in modo efficiente dal modello. Testare diverse dimensioni di blocchi può aiutare a trovare l'equilibrio ottimale che mantiene il contesto senza sovraccaricare il sistema.Aggiornare il prompt di sistema
Il prompt utilizzato per attivare il modello LLM può influenzarne l'output. Se i risultati non sono soddisfacenti, prendi in considerazione la possibilità di rivedere il prompt per specificare meglio come il modello deve interpretare e utilizzare i dati forniti. Ciò potrebbe comportare la necessità di chiarire il contesto o di adattare la formulazione per orientare l'attenzione del modello.Filtrare i risultati del tuo archivio di vettori
Filtrare i risultati recuperati dal tuo archivio di vettori può migliorare la rilevanza e l'accuratezza. Ad esempio, puoi impostare i filtri in modo da escludere o dare priorità ad alcuni tipi di documenti in base ai metadati, ad esempio il tipo di documento o la data di pubblicazione. In questo modo, assicuri che le informazioni recuperate siano più rilevanti per la richiesta.Provare diversi modelli di incorporamento
Modelli di integrazione diversi possono variare nel modo in cui elaborano e rappresentano i dati. Sperimentare con diversi modelli può aiutare a identificare quello più adatto alle tue esigenze specifiche. Inoltre, valuta la possibilità di perfezionare i tuoi modelli di incorporamento utilizzando il tuo set di dati per rendere il modello più in linea con la terminologia specifica e le sfumature del tuo dominio.
Implementando con attenzione queste strategie, è possibile migliorare in modo significativo l'efficacia e la precisione del sistema RAG per ottenere prestazioni migliori e output più affidabili.
La Retrieval Augmented Generation sta attualmente compiendo passi da gigante nel potenziamento delle capacità delle applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale, fornendo risposte più pertinenti al contesto. Tuttavia, le potenziali applicazioni future della RAG vanno ben oltre gli utilizzi correnti.
Guardando al futuro, la tecnologia RAG potrebbe evolversi per consentire all'intelligenza artificiale generativa non solo di fornire informazioni, ma anche di intraprendere azioni appropriate in base al contesto degli input degli utenti e dei dati esterni. Ad esempio, un'AI potenziata dalla RAG potrebbe analizzare diverse opzioni per trovare la migliore casa vacanza, prenotare automaticamente gli alloggi durante eventi specifici e persino gestire altri servizi di viaggio correlati, il tutto in risposta a una richiesta dell'utente.
Naturalmente, la RAG potrebbe anche aumentare la profondità dell'interazione in domini informativi più complessi. Ad esempio, oltre a informare semplicemente un dipendente sulle politiche di rimborso delle tasse universitarie, la RAG potrebbe integrare consigli dettagliati e personalizzati su programmi educativi adatti che siano in linea con gli obiettivi di carriera e la formazione precedente di un dipendente. Potrebbe inoltre semplificare il processo di applicazione per questi programmi e gestire le attività amministrative successive, come l'avvio di richieste di rimborso.
Man mano che la tecnologia RAG continua a maturare, la sua integrazione nell'intelligenza artificiale potrebbe ridefinire i confini dell'assistenza automatizzata e del supporto decisionale.
La RAG è destinata a migliorare le capacità dell'intelligenza artificiale in un'ampia gamma di settori. La ServiceNow AI Platform di ServiceNow integra tecnologie di intelligenza artificiale come il machine learning e la comprensione del linguaggio naturale per semplificare le operazioni, automatizzare le attività e migliorare il processo decisionale. Grazie ai sistemi RAG, ServiceNow può fornire soluzioni AI ancora più precise e contestualizzate, migliorando la produttività e l'efficienza nei diversi flussi di lavoro.
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