Che cos'è RAG? La chiave per gli assistenti virtuali con conoscenza del mondo reale

Nel campo dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) privata c'è una componente chiave che sta rivoluzionando il modo in cui gli assistenti virtuali accedono e utilizzano la conoscenza del mondo reale: RAG, o Modello di Recupero e Generazione.

Ma che cos'è esattamente RAG?

RAG è un'architettura innovativa che combina la potenza dei modelli linguistici di ultima generazione con la capacità di recuperare informazioni da basi di conoscenza esterne. Questa combinazione sinergica consente agli assistenti virtuali di fornire risposte più informate, precise e aggiornate, superando le limitazioni degli approcci tradizionali basati solo sulla conoscenza acquisita durante la formazione. Ricordiamo che una delle grandi limitazioni dei primi LLM con capacità conversazionali come ChatGPT 3.5 era che la loro conoscenza terminava in una data specifica. Non sapevano cosa fosse successo oltre ottobre o novembre 2021 o 2022. Con il tempo, sono state aggiunte funzionalità di ricerca su Internet che riassumono le informazioni dei 3, 4 o 5 migliori risultati. Tuttavia, questo approccio può lasciare fuori molte informazioni e rimane aperto alle allucinazioni perché i risultati di una ricerca su Internet possono non avere le informazioni più rilevanti per noi fino alla seconda o terza pagina.

A cosa serve un sistema RAG e un assistente virtuale come ECOChat?

Immagini una società, un'azienda o un'organizzazione (non devono essere molto grandi). Tutte creano e hanno accesso a grandi quantità di dati che sono stati raccolti nel corso del tempo. Non necessariamente come conseguenza delle loro operazioni: norme ISO, procedure interne, regolamenti, contratti, legislazione applicabile che deve essere tenuta aggiornata, anche informazioni sulla concorrenza, relazioni e rapporti settoriali... Il dipartimento di marketing avrà un insieme di documenti, quello di finanza un altro, risorse umane un altro... La ricerca di informazioni diventa presto un caos, con tutte le inefficienze che ciò comporta.

Gran parte de estos datos son texto e imágenes no estructuradas. Los enfoques convencionales para analizar datos no estructurados para generar nuevo contenido se basan en la coincidencia de palabras clave o sinónimos. Pero utilizando este enfoque, es imposible capturar todo el contexto semántico de un documento (o la información a través de documentos). De nuevo, nos encontramos frente a un problema de gestión de conocimiento, ineficiencias verticales y horizontales que afectan al negocio. En algunos casos, las consecuencias son incluso peores porque la organización o empresa podría estar monetizando sus contenidos y conocimientos, cobrando subscripciones… pero no hay forma de encontrar los datos relevantes para los clientes internos o externos.

La conversione di testo in "word embeddings" (ciò che Microsoft chiama "incorporazioni") utilizza capacità di apprendimento automatico (ML) per catturare l'essenza dei dati non strutturati. Queste incorporazioni sono generate da modelli linguistici che mappano il testo di lingua naturale nelle loro rappresentazioni numeriche e, nel processo, codificano informazioni contestuali nel documento. La conversione di testo in incorporazioni è il primo passo per molte applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aumentate da grandi modelli linguistici (LLMs) come la Generazione Aumentata da Recupero (RAG), la generazione di testo, l'estrazione di entità e vari altri processi commerciali successivi.

Conversione del testo in embeddings utilizzando un modello monolingue o multilingue

¿Cómo funciona un sistema RAG?

Il cuore del sistema RAG è un modello di recupero che può cercare in modo efficiente in grandi database di conoscenza, come Wikipedia o database specializzati. Questo modello utilizza tecniche di recupero delle informazioni per identificare i frammenti di testo più rilevanti per una data query. Questi frammenti vengono poi alimentati a un modello di linguaggio generativo, che li elabora e genera una risposta coerente e contestualizzata.

Uno degli aspetti più potenti di RAG è la sua capacità di combinare le conoscenze apprese durante la formazione con le informazioni recuperate da fonti esterne. Ciò consente agli assistenti virtuali di rispondere con maggiore precisione a domande che richiedono conoscenze aggiornate o informazioni specifiche di dominio.

Ad esempio, se un utente chiede di un evento recente, il modello di recupero RAG può cercare fonti online aggiornate per ottenere i dettagli più recenti, mentre il modello di linguaggio generativo può integrare queste informazioni in una risposta fluida e naturale.

Ma un sistema di assistente virtuale basato su RAG non si limita solo a rispondere a domande. Ha anche applicazioni in compiti come la generazione di riassunti, la scrittura assistita e la conversione di testo in conoscenza strutturata. Combinando la conoscenza imparata e la conoscenza recuperata, RAG può generare contenuti più informati e rilevanti per una vasta gamma di casi d'uso.

Tuttavia, come può accadere con l'interpretazione umana, una delle sfide è garantire la qualità e l'accuratezza delle basi di conoscenza utilizzate, poiché la generazione di contenuti rifletterà qualsiasi pregiudizio o inesattezza nelle fonti di dati.

Ad ogni modo, un assistente virtuale basato su RAG come ECOChat rappresenta un passo avanti significativo nel campo dell'intelligenza artificiale generativa, consentendo agli assistenti virtuali di fornire risposte più informate e precise. Mentre la tecnologia continua a evolversi, è probabile che vedremo implementazioni più sofisticate di RAG che affrontano le loro limitazioni attuali e ampliano ulteriormente le capacità degli assistenti virtuali.

Se ci lasciamo con un concetto finale, che sia questo: un RAG è un'architettura innovativa che consente agli assistenti virtuali con GenAI di accedere e utilizzare la conoscenza che noi vogliamo dar loro, del nostro settore, azienda o organizzazione, in modo che le informazioni che forniscono siano più precise. Combinando potenti modelli linguistici con la capacità di recuperare informazioni da fonti esterne, RAG sta promuovendo una nuova era di assistenti virtuali più informati, precisi e utili, in grado di fornire esperienze utente più ricche e preziose come il nostro ECOChat.

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