Guida al RAG Framework e documenti tecnici

RAG Framework e documenti tecnici

RAG (Retrieval Augmented Generation) è un acronimo che emerge sempre più di frequente quando si parla di intelligenza artificiale e deep learning applicati alla generazione del testo e più in generale di Large Language Models (LLM). Ma di cosa si parla esattamente? Perché è così importante?

Immaginando un modello di generazione del testo nel senso più classico, non commettiamo un errore affermando che le sue conoscenze sono statiche, ovvero una fotografia di ciò che ha appreso in fase di training con sistemi di machine learning.

Che cosa succederebbe se gli consentissimo di rispondere non solo basandosi sulle sue conoscenze pregresse, ma anche accedendo a un set di documenti che permetta di integrare nel processo generativo delle informazioni aggiornate, rendendo gli output più precisi e rilevanti?

Cos’è la RAG: architettura e protagonisti

Le architetture che usiamo solitamente sono chiuse e a singolo flusso di esecuzione. Modelli come Chat-GPT e LLaMa ci hanno abituato a ragionare in termini di input e output: poniamo una domanda e il modello ci risponde sulla base delle informazioni apprese durante il training.

Con l’architettura RAG il cambio di paradigma è radicale: il modello di linguaggio non è più monolitico ed auto-contenuto, ma composito e aperto a dell’informazione a cui non era mai stato esposto.

Ad alto livello, la generazione avviene in tre step. Il testo sottoposto dall’utente viene elaborato per crearne una rappresentazione vettoriale (embedding), che il modello è in grado di gestire ed elaborare. L’embedding viene utilizzato per identificare e recuperare I documenti più pertinenti da un’indicizzazione di documenti precedentemente costruita.

Infine, la coppia query-documenti recuperati viene inviata al modello di linguaggio vero e proprio che elabora tutte le informazioni ricevute e le condensa in una risposta coerente ed informata.

Sono quindi diversi I protagonisti di questa architettura:

Question encoder:

Con lo scopo di codificare vettorialmente la query in input, il question encoder lavora affinchè la rappresentazione che genera sia informativa e agevoli il processo di recupero (retrieval) dei documenti pertinenti.

Document encoder

Analogamente al question encoder, codifica i documenti che partecipano al set dei candidati per il recupero. Visto il loro obbiettivo comune, spesso viene allenato insieme al question encoder per garantire che gli embedding di query e documenti siano allineati e ottimizzati per il task di retrieval.

Retriever

Responsabile della ricerca e selezione dei contenuti pertinenti. Impiega tecniche di recupero basate sulla similarità degli embedding per trovare I documenti più rilevanti rispetto all’ input.

Generator

Addestrato in un contesto end-to-end, non solo apprende come generare risposte basandosi sui documenti recuperati, ma anche a integrare il feedback tra successo del retrieval e la qualità della generazione. In base all’ architettura, può influenzare retroattivamente il training degli encoder per migliorare la coerenza e l’efficacia della generazione.

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Vantaggi del processo di RAG rispetto alla generazione tradizionale

L’architettura RAG offre notevoli vantaggi sintetizzabili in tre concetti fondamentali: attualità, personalizzazione e pertinenza. Partiamo dall’attualità: in questa architettura, i modelli non solo apprendono concetti, relazioni e semantica dal corpus su cui sono allenati, ma utilizzano anche una base di dati costantemente aggiornata. Questo permette loro di attingere a informazioni sempre attuali e rilevanti, rendendo l’apprendimento e l’applicazione della conoscenza estremamente dinamici.

La personalizzazione è un altro pilastro della RAG. Grazie alla capacità di recuperare ed utilizzare dati specifici in risposta a una query, le risposte fornite dal modello sono spesso più contestualizzate e mirate. Ad esempio, in determinate situazioni, il modello può accedere a politiche aziendali specifiche o documenti di prodotto per rispondere in modo personalizzato alle domande degli utenti.

Infine, il meccanismo di information retrieval seleziona le informazioni più pertinenti prima di generare il testo. Questo riduce la presenza di risposte poco informative o allucinazioni, aumentando l’accuratezza e la rilevanza delle risposte generate.

Un altro aspetto da non sottovalutare è che, a differenza di un language model standard, l’architettura RAG permette al modello di rimanere aggiornato senza la necessità di un completo fine tuning della rete, risparmiando tempo e risorse computazionali.

Inoltre, la sicurezza e la privacy dei dati utilizzati dal modello sono salvaguardate: a differenza del training tradizionale, dove il modello apprende il contenuto dei documenti con cui si interfaccia, la RAG opera in modo che, durante l’inferenza, il sistema acceda ai documenti di interesse per elaborare una risposta, senza tuttavia conservare memoria di quanto appreso durante la fase di generazione.

RAG e Sinergie con il Natural Language Processing

La Retrieval Augmented Generation (RAG) rappresenta senz’altro un’evoluzione significativa nel campo dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, è fondamentale riconoscere la potenza e l’importanza della sinergia con gli approcci di NLP tradizionali. Il Natural Language Processing (NLP) rimane una componente essenziale in questo contesto, grazie alla sua capacità di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo dettagliato e sfaccettato. Gli approcci tradizionali di NLP offrono una base solida per l’elaborazione semantica, garantendo che le informazioni generate siano non solo rilevanti, ma anche contestualmente appropriate e coerenti. Inoltre, le tecniche di NLP tradizionali sono fondamentali per l’annotazione automatica, la classificazione dei documenti e l’analisi semantica, elementi cruciali per l’organizzazione e il recupero efficace delle informazioni.

La sinergia tra RAG e NLP offre un potenziale straordinario per innovare e migliorare la gestione dei dati e delle informazioni tecniche. Mentre la RAG eccelle nel recupero e nella generazione di informazioni pertinenti e contestuali, gli approcci di NLP tradizionali assicurano che queste informazioni siano interpretate e presentate in modo accurato e utile.

In conclusione, l’integrazione di RAG e NLP rappresenta una potente soluzione per affrontare le sfide legate alla gestione dei documenti tecnici e all’informazione aziendale. La complementarità di questi approcci permette di sfruttare al meglio le capacità dell’intelligenza artificiale, offrendo strumenti avanzati per il recupero e l’elaborazione delle informazioni, e aprendo nuove frontiere nell’efficienza e nella precisione delle risposte generate.

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