I modelli di linguaggio avanzati (LLM) hanno notevolmente contribuito allo sviluppo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Tuttavia, questi modelli presentano ancora delle limitazioni, in particolare per quanto riguarda la comprensione del contesto. Una problematica comune degli LLM è la generazione di risposte imprecise o inaffidabili, un fenomeno noto come “allucinazioni”. Ad esempio, si stima che ChatGPT manifesti allucinazioni nel 15-20% delle risposte, per circa l’80% delle domande poste.
Per affrontare questo problema, è stato sviluppato il framework di intelligenza artificiale (AI) Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG mira a colmare il divario contestuale degli LLM, migliorando la precisione delle risposte fornite. Utilizza una vasta gamma di conoscenze esterne, migliorando così la capacità degli LLM di fornire risposte contestualmente accurate e dettagliate.
RAG è un framework ibrido che unisce le caratteristiche dei modelli generativi con quelli di recupero. Attinge a fonti di conoscenza esterne per supportare le rappresentazioni interne degli LLM, generando così risposte più accurate e affidabili. L’architettura di RAG si distingue per la sua combinazione di modelli sequenza-sequenza (seq2seq) con componenti di Dense Passage Retrieval (DPR), permettendo al modello di produrre risposte basate su informazioni precise e contestualmente rilevanti.
RAG è stato introdotto da Meta nel 2020 per estendere le capacità degli LLM oltre i loro dati di addestramento. Agisce come una sorta di esame a libro aperto, permettendo agli LLM di accedere a informazioni specializzate del mondo reale. Questo approccio basato sui dati, integrato con componenti basati sulla conoscenza, migliora notevolmente l’accuratezza, la precisione e la comprensione contestuale dei modelli linguistici.
Il funzionamento di RAG si articola in tre fasi:
- Recupero: i modelli di recupero individuano informazioni correlate alla richiesta dell’utente, garantendo l’accesso a dati precisi e aggiornati.
- Aumento: dopo il recupero, RAG integra la query dell’utente con i dati recuperati, migliorando la comunicazione delle informazioni con l’LLM.
- Generazione: l’informazione arricchita viene poi utilizzata per produrre la risposta finale, garantendo coerenza e precisione.
I vantaggi di RAG includono la riduzione delle allucinazioni LLM, risposte aggiornate e accurate, efficienza in termini di costi, sintesi di informazioni da fonti diverse e facilità di addestramento. RAG si rivela così uno strumento cruciale per migliorare la precisione e l’affidabilità dei sistemi di AI.
RAG trova applicazione in diversi settori, dalla trasformazione dei modelli linguistici tradizionali in motori di conoscenza completi, al miglioramento della ricerca, al riepilogo di testi, fino all’integrazione nei chatbot per risposte più accurate e tempestive.
In futuro, con la continua evoluzione di RAG, ci si aspetta un’integrazione più ampia in diverse applicazioni, offrendo agli utenti un’esperienza di interazione con l’IA più sofisticata e affidabile.