Al Microsoft Build 2024, sono stati annunciati numerosi nuovi strumenti e miglioramenti, tra cui l’incorporazione della generazione aumentata di recupero (RAG) nella libreria Copilot di Microsoft. Questo aggiornamento rende più semplice l’utilizzo dei dati sul dispositivo per le applicazioni, offrendo strumenti per creare un archivio di vettori all’interno della piattaforma e consentendo la ricerca semantica simile a Recall.
L’architettura RAG è una soluzione aziendale che consente di collegare l’intelligenza artificiale generativa al contenuto dell’organizzazione, che può essere costituito da documenti vettoriali, immagini e altri formati di dati, a patto che siano disponibili modelli di incorporamento per essi.
Satya Nadella, CEO di Microsoft, ha sottolineato l’importanza di RAG per le aziende moderne, dichiarando che la Ricerca AI di Azure consente di eseguire RAG su qualsiasi scala, offrendo risposte estremamente accurate utilizzando sistemi di recupero all’avanguardia.
Inoltre, per lo sviluppo efficiente delle app, è possibile combinare le risposte intelligenti e umane di Azure OpenAI con la gestione del database di MySQL e le funzionalità avanzate di Ricerca AI di Azure.
Questa integrazione migliora CMS, siti di e-commerce o siti di gioco su database di Azure per MySQL, incorporando ricerca e chat con intelligenza artificiale generativa utilizzando LLM di Azure OpenAI, insieme all’archiviazione e all’indicizzazione di vettori da Ricerca AI di Azure, supportata da RAG.
Le funzionalità di ricerca AI di Azure sono state introdotte di recente e offrono robuste funzionalità di indicizzazione e query, sfruttando l’infrastruttura e la sicurezza del cloud di Azure per garantire prestazioni affidabili e sicure.
RAG è stato introdotto per affrontare le allucinazioni negli LLM, estendendo le capacità del modello a fonti esterne e ampliando le informazioni accessibili. RAG consente ai clienti di aggiungere nuovi set di dati, consentendo alle aziende di ottenere approfondimenti dai propri dati.
Nonostante le critiche, RAG sta diventando sempre più popolare e viene adottato sempre più dalle aziende. La sua versatilità lo rende utile in vari settori, come il servizio clienti, gli strumenti didattici e la creazione di contenuti.
Inoltre, RAG non si limita più alla corrispondenza del database vettoriale, ma include anche tecniche avanzate che migliorano significativamente il recupero, come l’integrazione dei Knowledge Graph.
RAG riduce il tasso di allucinazioni garantendo che tutte le risposte generate siano supportate da prove, mentre sono in corso sforzi per sviluppare ulteriori metodi per ridurre le allucinazioni nei LLM, rendendo i sistemi più robusti.
L’integrazione di RAG nella libreria Copilot di Microsoft potrebbe portare a ulteriori sviluppi per ridurre le allucinazioni e migliorare il servizio alle aziende e ai loro clienti, ma è importante considerare attentamente i rischi per la privacy.