RAG: cos’è e come usarla in azienda per un’AI basata sui tuoi dati

Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) collega un modello di AI ai documenti aziendali: risponde citando le tue fonti, riduce le “allucinazioni” e non richiede di riaddestrare il modello.

Cos’è il RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Il RAG è una tecnica che unisce il recupero delle informazioni alla generazione del testo. Quando fai una domanda, il sistema prima cerca i documenti più pertinenti nel tuo archivio, poi li passa al modello di AI che formula la risposta basandosi su quel contenuto. In pratica: l’AI risponde leggendo i tuoi dati, non solo ciò che ha imparato in addestramento.

Come funziona, in pratica

• I documenti aziendali vengono indicizzati e trasformati in vettori
• I vettori sono salvati in un database vettoriale (vector DB)
• Alla domanda, il sistema recupera i passaggi più rilevanti
• Il modello genera la risposta usando quei passaggi come contesto, con le fonti

Perché conviene alle aziende

• Risposte basate sui tuoi documenti, non generiche
• Si aggiorna cambiando i dati, senza riaddestrare il modello
• Cita le fonti: più verificabilità e fiducia
• Riduce le allucinazioni rispetto al modello “nudo”
• Più economico e veloce del fine-tuning

RAG e controllo del dato

Il nodo, per un’azienda, è dove vivono i documenti. Con un’architettura on-premise o su cloud sovrano i dati restano sotto il tuo controllo, senza essere esposti a servizi esterni. È lo stesso principio che approfondiamo in AI in azienda e controllo del dato.

Casi d’uso tipici

• Knowledge base interna e assistenza ai dipendenti
• Supporto clienti basato su manuali e procedure
• Ricerca nella documentazione tecnica o contrattuale
• Consultazione di normative e policy aziendali

Domande frequenti

Vuoi un’AI che lavori sui tuoi dati restando sotto il tuo controllo? Scopri AiStack e l’articolo su controllo del dato.