Cos'è RAG nell'IA?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica che combina il recupero di informazioni da database esterni con la generazione di testo per fornire risposte accurate, aggiornate e ben referenziate.

RAG permette ai modelli di accedere a informazioni aggiornate e specifiche del dominio oltre alla loro conoscenza di addestramento, riducendo allucinazioni e migliorando l'accuratezza.

RAG funziona prima recuperando documenti relevanti da una base di conoscenza esterna, poi utilizzando queste informazioni come contesto per generare risposte informate e accurate.

Un chatbot aziendale che usa RAG può cercare nei documenti interni più recenti per rispondere a domande su policy aziendali, fornendo risposte aggiornate e citate.

RAG spesso utilizza Vector Databases, Embeddings e Knowledge Graphs per il recupero efficiente di informazioni relevanti per la generazione.