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Migliorare la ricerca sulle intranet con la Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Efficienza dei costi: La riqualificazione di un modello richiede spesso notevoli risorse umane e meccaniche. Tuttavia, RAG presenta un'alternativa efficiente incorporando la conoscenza del dominio nel modello linguistico, eliminando così la necessità di riqualificarlo.
• Aumentare la fiducia e la sicurezza: RAG consente al modello linguistico di fornire informazioni accurate e complete di attribuzione delle fonti. Questa caratteristica permette di includere i riferimenti ai materiali di partenza, consentendo agli utenti di verificare autonomamente le informazioni o di chiedere ulteriori chiarimenti, se necessario.
• Accesso a informazioni aggiornate: RAG è in grado di connettersi a diverse fonti di informazione, tra cui il web aperto, i feed dei social media in diretta o le fonti di dati regolarmente aggiornate, garantendo la fornitura delle informazioni più aggiornate.
• Controllo e privacy: RAG offre agli sviluppatori un controllo significativo sulle informazioni fornite al modello linguistico. Possono limitare l'accesso alle informazioni sensibili in base a diversi livelli di autorizzazione, assicurando così la generazione di risposte appropriate, pur mantenendo la privacy e la sicurezza dei dati.

Come funziona?

I modelli di Intelligenza Artificiale Generativa sono eccellenti nella creazione di risposte testuali derivate da modelli linguistici estensivi (LLM). Questi LLM vengono addestrati utilizzando una vasta gamma di dati, ma le informazioni utilizzate per produrre queste risposte sono limitate ai dati di addestramento, che di solito consistono in un LLM generico. I dati contenuti nell'LLM potrebbero essere datati di settimane, mesi o addirittura anni. Inoltre, potrebbero non contenere dettagli specifici sui prodotti o servizi di un'azienda quando vengono utilizzati in un chatbot AI aziendale. Questa limitazione può minare la fiducia nella tecnologia da parte dei clienti o dei dipendenti, rendendo difficile l'implementazione diretta all'interno dell'organizzazione.

RAG permette di aggirare i limiti dei LLM fondazionali facendo riferimento a una base di conoscenza autorevole al di fuori delle fonti di dati di addestramento prima di generare una risposta, ottimizzando così l'output. Come funziona in realtà? 

RAG infonde all'LLM informazioni precise e aggiornate senza modificare l'architettura di base del modello. Questa infusione di dati mirati assicura che le informazioni siano altamente rilevanti per un'organizzazione o un settore specifico e garantisce che le risposte dell'intelligenza artificiale siano radicate nelle più recenti conoscenze disponibili. Di conseguenza, il modello è in grado di fornire risposte non solo accurate dal punto di vista del contesto, ma anche informate dalle conoscenze più aggiornate.

Creare una libreria delle conoscenze come archivio vettoriale
L'intranet dell'organizzazione contiene una vasta gamma di informazioni, tra cui dati strutturati in database, documenti non strutturati come PDF, post di blog, articoli di notizie e trascrizioni di precedenti interazioni con il servizio clienti. Questa raccolta di dati, ampia e in continua evoluzione, viene convertita in un formato standardizzato e raccolta in un repository centralizzato noto come knowledge library.

Per facilitare la comprensione e l'utilizzo di questi dati da parte dell'intelligenza artificiale, il contenuto della libreria di conoscenze viene trasformato in forma numerica attraverso l'applicazione di un sofisticato algoritmo noto come modello linguistico incorporato. Queste rappresentazioni numeriche, o embeddings, vengono poi memorizzate all'interno di un database vettoriale progettato per essere facilmente accessibile all'IA generativa, consentendole di attingere a una grande quantità di informazioni.

Recupero delle informazioni

La domanda dell'utente viene convertita nello stesso tipo di vettore e utilizzata per la ricerca di rilevanza. Se un dipendente cerca "Che cos'è un framework di generazione aumentata del reperimento", il sistema recupererà questo articolo specifico insieme ad altri documenti tecnici. Tutti questi documenti verranno restituiti perché sono altamente pertinenti alla domanda iniziale dell'utente.

Aumentare la richiesta di LLM

Il modello RAG impiega la tecnica del prompt engineering per integrare la domanda dell'utente e il documento rilevante recuperato in un unico prompt. Questo prompt amalgamato viene poi trasmesso al Large Language Model (LLM). In questo modo, il prompt migliorato consente al Large Language Model di generare risposte precise alle domande dell'utente.

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In che modo il cinquantacinque può supportare i vostri requisiti di Recupero-Generazione Aumentata?

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In qualità di società di consulenza leader, fifty-five offre una gamma completa di servizi volti ad aiutarvi a massimizzare il potenziale dei servizi di IA generativa. Questi servizi includono:

• Definizione dell'infrastruttura tecnica in base alle vostre esigenze
• Assistenza nella trasformazione dei dati intranet in un archivio vettoriale funzionale,
• Determinare il modello più adatto alle vostre esigenze in termini di privacy ed efficienza,
• Progettare un'interfaccia utente o integrarla perfettamente con le interfacce esistenti,
• Raccogliere il feedback degli utenti e monitorare l'utilizzo nel tempo.

Ci dedichiamo a fornire supporto alle organizzazioni che desiderano sviluppare le proprie soluzioni di IA generativa su misura. Ci impegniamo ad accelerare il processo di implementazione della RAG, consentendovi di raccogliere più rapidamente i benefici di questa tecnologia avanzata.