Cos'è la RAG?

Nonostante la straordinaria capacità di generare testi di una qualità paragonabile a quella umana, gli LLM tradizionali hanno dei limiti legati ai dati acquisiti in fase di addestramento.

Le risposte che forniscono potrebbero non essere aggiornate o poco dettagliate, soprattutto nei settori in rapida crescita. Questo limite può essere superato se si consente al modello di accedere ed elaborare i dati provenienti da numerose fonti esterne, ad esempio:

• Database: repository di informazioni strutturate che contengono fatti, cifre e relazioni.
• Documenti: risorse testuali come articoli, report e pagine Web.
• Repository di codice: insiemi di codice e documentazione.
• Knowledge graph: reti di entità e concetti interconnessi.

Incorporando le fonti esterne, questi sistemi permettono agli LLM di generare risposte più pertinenti perché basate su dati fattuali provenienti da fonti affidabili.

Inoltre, la RAG consente di ottenere risposte più aggiornate, che includono gli ultimi sviluppi e novità.

Questa tecnologia dimostra come integrare i sistemi di Intelligenza Artificiale con conoscenze esterne possa renderli più solidi e affidabili. La RAG apre nuove opportunità per diversi settori, come il servizio clienti, l’istruzione, la ricerca e sviluppo.

È probabile che, man mano che la tecnologia RAG si svilupperà, compariranno casi d’uso più innovativi ed efficaci.

Importanza della RAG

Questa metodologia sta acquisendo importanza nel settore IA grazie alla capacità di superare alcuni limiti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM). Ecco perché scegliere questa tecnologia è fondamentale:

• Maggiore precisione e affidabilità: gli LLM sono addestrati su enormi dataset, ma possono diventare obsoleti o non coprire settori o argomenti specifici. La tecnologia RAG consente al modello di accedere a informazioni in tempo reale e di incorporarle da fonti esterne, in modo da ottenere risposte più precise e affidabili. Questo aspetto è particolarmente importante negli ambiti in cui la precisione e la correttezza dei fatti sono fondamentali, come il servizio clienti, la sanità e la finanza.
  
  Ad esempio, nell'assistenza clienti la RAG può garantire che vengano fornite informazioni accurate sul prodotto o procedure per la risoluzione dei problemi, mentre nell'assistenza sanitaria può fornire accesso ai dati di ricerca più recenti e alle cartelle cliniche.
   
• Pertinenza contestuale: le risposte sono più pertinenti al contesto, perché le informazioni rilevanti provengono da risorse esterne e vengono allineate alla query. Di conseguenza, si ottengono risposte più significative e personalizzate, migliorando l’esperienza e la soddisfazione degli utenti.
  
  In questo modo è possibile offrire consigli personalizzati: la RAG suggerisce prodotti e servizi in base alle preferenze dell'utente e alla cronologia degli acquisti. Il settore dell’istruzione, invece, può fornire materiali ed esercizi personalizzati in base alle esigenze degli studenti.
   
• Evitare le allucinazioni e i bias: talvolta gli LLM generano informazioni errate o distorte, chiamate "allucinazioni". La RAG riduce questo rischio, facendo in modo che gli LLM si basino su dati fattuali, provenienti da fonti affidabili.
   
• Adattabilità e apprendimento continuo: la RAG permette agli LLM di adattarsi a nuove informazioni e ambiti in evoluzione aggiornando continuamente la propria base di conoscenza. In questo modo, non è più necessario riaddestrare frequentemente gli LLM, che diventano così più efficienti ed economici.

Unire i punti di forza di un LLM con fonti di informazioni esterne apre nuove possibilità per l’IA e il Machine Learning.

Gli LLM sono infatti in grado di eseguire attività complesse che richiedono creatività e accuratezza, come rispondere a domande, riassumere un testo e generare codice.

Ad esempio, la RAG può fornire risposte più complete e articolate a domande complesse, generare riassunti concisi e informativi di testi lunghi e aiutare a generare frammenti di codice basati su descrizioni in linguaggio naturale.

Pur offrendo vantaggi significativi, questa tecnologia presenta anche delle sfide che è necessario affrontare per renderla efficace. Un aspetto fondamentale è mantenere una base di conoscenza di qualità elevata. La sua efficacia dipende dall’accuratezza, dalla pertinenza e dalla completezza delle informazioni recuperate. 

Questo richiede un’attenta cura e manutenzione della base: aggiornamenti regolari, indicizzazione accurata e filtro delle informazioni irrilevanti o obsolete. Un’altra sfida consiste nel garantire la coerenza dei dati, gestire formati diversi e individuare potenziali distorsioni all'interno dei dati. 

Senza una base solida e una manutenzione accurata, questi sistemi possono fornire risposte inaccurate, irrilevanti o fuorvianti, venendo meno al proprio obiettivo.

Inoltre, per ottenere prestazioni ottimali nella RAG è necessario bilanciare l'efficienza di recupero e l'accuratezza. Il recupero di informazioni rilevanti da database massivi può richiedere molto tempo e un utilizzo intensivo delle risorse di calcolo.

Gli sviluppatori devono trovare metodi efficaci per recuperare rapidamente le informazioni più pertinenti e accurate. Per questo motivo è spesso necessario combinare più tecniche di recupero, come il recupero denso e sparso, e definire i parametri con precisione per ottimizzarli per attività e domini specifici.

Inoltre, garantire che le informazioni recuperate siano classificate correttamente e integrate con il processo di generazione degli LLM può rivelarsi un processo complesso, che richiede sofisticati algoritmi di classificazione e strategie di integrazione efficaci. Affrontare queste sfide è fondamentale per costruire sistemi RAG che offrano risposte pertinenti e rapide all’interno di ambienti reali.

Best practice per l’addestramento dei modelli RAG

Sviluppare un’IA efficace non significa soltanto associare un retriever, un ranker e un generator. Per garantire prestazioni ottimali è necessario prestare la massima attenzione all’addestramento e all’ottimizzazione. Ecco alcune best practice fondamentali:

• Base di conoscenza di qualità: una base di informazioni pertinente e con una manutenzione adeguata sono fondamentali per un sistema efficace. Questo implica che i dati siano accurati, aggiornati e privi di errori e incoerenze.
   
• Ottimizza il retriever: la funzione di recupero è fondamentale per individuare le informazioni più importanti. Scegli il metodo più appropriato (denso, sparso o ibrido) in base alle caratteristiche dei dati e all'attività.
   
• Perfeziona il ranker: il ranker dà priorità alle informazioni più pertinenti. Le best practice includono la selezione di metriche di classificazione adatte al risultato desiderato, l'inserimento del feedback degli utenti per migliorare l'accuratezza della classificazione e la promozione della diversità nei risultati classificati per fornire diverse prospettive.
   
• Insegna al generator a comprendere il contesto: il generator deve essere addestrato a utilizzare le informazioni recuperate in modo efficace. In questo modo, sarà in grado di comprendere il contesto dei dati recuperati e le richieste dell'utente e di sintetizzare le informazioni provenienti da più risorse.

Infine, preoccupati di valutare costantemente le performance del modello e di iterare i suoi componenti per garantirne l’efficacia.

Devi quindi definire delle metriche di valutazione chiare che misurino l’accuratezza, la rilevanza e la fluidità delle risposte generate, eseguire test approfonditi con diversi input e scenari e monitorare le performance del modello in ambienti reali per individuare le aree di miglioramento.