RAG (Retrieval Augmented Generation)

Cos'è RAG?

RAG (Retrieval Augmented Generation) è una tecnica che combina:

1. Retrieval: recupero di informazioni rilevanti da una base di conoscenza
2. Generation: generazione di risposte usando quelle informazioni

Risolve uno dei principali limiti degli LLM: la conoscenza limitata e non aggiornata.

Come funziona?

Il processo RAG tipico:

1. L'utente fa una domanda
2. Si cercano documenti rilevanti nella knowledge base
3. I documenti vengono passati all'LLM come contesto
4. L'LLM genera una risposta basata sui documenti

Perché è importante?

RAG permette di:

• Usare dati aziendali: documenti, procedure, cataloghi
• Avere risposte aggiornate: non limitate al training dell'LLM
• Ridurre allucinazioni: le risposte sono ancorate a documenti reali
• Citare fonti: mostrare da dove viene l'informazione

Applicazioni pratiche

• Chatbot su documentazione: risponde usando i tuoi documenti
• Assistente interno: conosce procedure e policy aziendali
• Customer service: risponde su prodotti/servizi specifici
• Legal/Compliance: cerca in normative e contratti

Componenti tecnici

Un sistema RAG richiede:

• Vector Database: per memorizzare gli embedding dei documenti (es. Pinecone, Weaviate)
• Embedding Model: per convertire testo in vettori
• LLM: per generare le risposte (GPT-4, Claude, etc.)
• Orchestratore: per coordinare il flusso (LangChain, LlamaIndex)

Implementazione

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