La RAG (Retrieval Augmented Generation) è una tecnica di Intelligenza Artificiale (AI) che può migliorare le performance consentendo a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di sfruttare risorse di dati aggiuntive senza retraining, i repository possono, così, essere costantemente aggiornati consentendo all’AI di fornire risposte contestuali. In sostanza permette un continuo aggiornamento dei dati in automatico.
In questo modo la RAG implementerà l'AI avanzata con dati specifici, trasformando l'interazione digitale.
Per comprenderne il significato dobbiamo pensare ai modelli come ChatGPT (Generative Petrained Transformer) uno strumento conversazionale di OpenAI la cui finalità è rendere i sistemi di intelligenza artificiale più intuitivi utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale NLP (Natural Language Processing), una branca dell’AI, potente e versatile, che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per generare risposte simili a quelle umane all’interno di una conversazione. RAG permette di 'attingere' informazioni da fonti esterne, come se potesse consultare in tempo reale un'enciclopedia o un database per fornire risposte più precise e dettagliate. Quando parliamo con questi sistemi, non solo riceviamo risposte basate sul loro 'cervello digitale', ma anche informazioni accurate e aggiornate da tutto il mondo.
La RAG avrà un impatto notevole sulle aziende e sulle persone, per le aziende relativamente alla possibilità di integrare modelli di linguaggio avanzati con le proprie basi di dati e con le proprie conoscenze specifiche, portando a un'efficienza e a un'efficacia senza precedenti nelle interazioni con i clienti e nell'automazione dei processi. Per i consumatori, si traduce in esperienze digitali più ricche e personalizzate, grazie a chatbot e assistenti virtuali in grado di fornire informazioni pertinenti e aggiornate in tempo reale.
Tre gli assi di successo:
1. Sistemi codeless
I sistemi AI che non richiederanno capacità di scrivere in codice e utilizzeranno RAG avranno un boom in tempi brevissimi. Questi sistemi consentiranno anche a persone senza competenze tecniche di costruire funzionalità AI-generative complesse, abbattendo le barriere all'entrata e democratizzando l'accesso alla tecnologia AI avanzata.
2. API RAG
Le API (Interfaccia di programmazione delle applicazioni) RAG offrono alle imprese la possibilità di creare funzionalità di chatbot AI-generative sofisticate, utilizzando dati specifici dell'utente o del sito web. Questo semplificherà enormemente lo sviluppo di applicazioni AI, rendendo questi progetti accessibili a un pubblico ancora più ampio.
3. Flussi di Lavoro RAG
Piattaforme cloud come Salesforce e Zoho stanno già integrando workflow basati su API RAG, facilitando l'accesso ai dati a livello di account e l'elaborazione di nuovi, efficientissimi flussi di lavoro. Questo apre nuove possibilità di generare dinamicamente contenuti AI in una varietà di applicazioni, dalla generazione di documenti PDF alla personalizzazione delle esperienze utente.
Esempi pratici di utilizzo se ne possono fare in ogni campo, se fino ad oggi si può accedere a moltissime informazioni su una squadra di calcio reale che sta giocando una partita in questo momento domani queste informazioni potranno riguardare anche gli aggiornamenti in tempo reale senza alcun intervento, rendendo possibili risposte contestualizzate fino ad oggi impossibili.
FONTI:
ORACLE, FUTURO PROSSIMO, UNICUSANO, MICROSOFT LEARN, ecc.
