Modello linguistico più fonti proprie di conoscenza — e perché la qualità dipende dalla preparazione, non dal modello.
Categoria · AI & Agents
Modello + sorgenti proprie.
Il Retrieval-Augmented Generation combina un modello linguistico con una base di conoscenza. Su una query si cercano prima i passaggi rilevanti nella base di conoscenza, vengono passati al modello come contesto, e solo allora il modello genera la risposta.
Vantaggio: il modello risponde con informazioni aggiornate o specifiche dell'azienda, senza dover essere riaddestrato. Inoltre: le risposte ricevono riferimenti alle fonti, riducendo le allucinazioni e rendendo possibile la review.
Cosa conta nella pratica.
La qualità di un sistema RAG sta e cade con la preparazione delle sorgenti — chunking, metadati, reranking, Eval. «Buttare tutto in un Vector DB e via» raramente produce buoni risultati.
Usiamo RAG per sistemi di conoscenza, product advisor, assistenti commerciali e documentazione tecnica consultata da team interni.
