La Retrieval-Augmented Generation (RAG) sta trasformando il panorama dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) migliorandone accuratezza, attualità e contesto. Scopriamo i benefici e le prospettive future della RAG, mettendo in luce il suo ruolo fondamentale nell’avanzamento dell’Intelligenza Artificiale (IA) e dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Cos’è Retrieval-Augmented Generation e come funziona
In termini semplici, la Retrieval-Augmented Generation è un processo per migliorare l’accuratezza, l’attualità e il contesto dei grandi modelli linguistici (LLM) come GPT4. Gli LLM sono già addestrati su enormi quantità di dati pubblici, spesso in gran parte da Internet, per generare il loro output. La RAG può estendere queste capacità a dati privati e domini specifici, che si tratti di un intero settore oppure di una specifica azienda.
Le implementazioni RAG funzionano combinando un LLM pre-addestrato con una componente di recupero (retrieval) collegata a informazioni facilmente accessibili che si trovano in una “knowledge library”. Questa, a sua volta, viene trasferita al LLM per fornire una risposta in linguaggio naturale più informata e accurata con le informazioni attuali e rilevanti.
Perché i RAG sono importanti nell’addestramento dei Large Language Model
I sistemi RAG consentono ai LLM di fare riferimento a una fonte di conoscenza esterna autorevole al di fuori del dataset su cui sono stati addestrati, come i dati proprietari di un’azienda, senza necessità di essere riaddestrati e senza compromettere la sicurezza di tali dati.
Questa componente di recupero delle informazioni è il fulcro del funzionamento del RAG e della sua differenziazione rispetto ai LLM generalisti.
I chatbot e altre tecnologie basati sul NLP possono trarre enormi vantaggi dalla RAG.
Immaginate di avere un chatbot per il servizio clienti di un retailer e che un cliente chieda quando i suoi articoli verranno consegnati. Senza RAG, la risposta potrebbe essere una ripetizione generica delle indicazioni del sito web, secondo cui gli articoli vengono consegnati entro 3-5 giorni lavorativi. Con RAG, invece, il chatbot è in grado di estrapolare la cronologia delle conversazioni e dei dati del CRM di questo specifico cliente, per creare una risposta su misura che gli consenta di far sapere che un articolo è atteso per il giorno successivo, mentre l’altro arriverà tra tre giorni.
Vantaggi principali dell’utilizzo dei modelli RAG
L’utilizzo del framework Retrieval-Augmented Generation comporta diversi vantaggi. Uno dei più importanti è la capacità di rendere i modelli più agili. Sebbene i LLM sembrino avere accesso a tutta la conoscenza del mondo, sono limitati in quanto i loro dati di formazione possono diventare rapidamente obsoleti. La RAG consente di utilizzare in un LLM dati volatili e sensibili al tempo. Di conseguenza, permette di aggiornare un modello nel momento in cui l’utente lo esige, anziché richiedere che venga interamente riaddestrato regolarmente con nuovi dati.
La RAG può anche consentire di integrare il modello con dati sensibili che non possono essere utilizzati per l’addestramento iniziale del LLM. Per esempio, se pensiamo alle cartelle cliniche e alle storie mediche dei pazienti, queste contengono informazioni sensibili protette dalle normative sulla privacy. Anche se tali dati non verrebbero mai inclusi nell’addestramento iniziale dell’LLM, RAG può integrarli durante il runtime, consentendo a un operatore sanitario di effettuare query sui pazienti senza compromettere i loro dati. In questo modo, un’applicazione RAG è in grado di fornire risposte più accurate e contestuali a domande specifiche dei pazienti, migliorando la personalizzazione delle cure e il processo decisionale senza compromettere la privacy e la sicurezza dei dati.
Infine, RAG offre agli sviluppatori un controllo significativamente maggiore sulle loro applicazioni. Gli sviluppatori possono regolare e perfezionare il LLM per soddisfare esigenze e casi d’uso diversi. Sono anche in grado di limitare l’accesso alle informazioni sensibili e garantire che il modello fornisca le risposte pertinenti e giuste. Se il LLM fornisce risposte errate a una domanda, gli sviluppatori possono correggerle. In questo modo le organizzazioni riescono a utilizzare con fiducia le applicazioni di IA Generativa.
Applicazioni e casi d’uso della Retrieval-Augmented Generation
La Retrieval-Augmented Generation è particolarmente utile per le applicazioni di IA Generativa che operano in contesti altamente specifici, come ad esempio la sanità, i servizi finanziari, la scienza e l’ingegneria.
In questi settori i dati tendono a essere sensibili e ci sono vari framework e regolamenti in vigore per salvaguardare la privacy. Ciò significa che i dati di addestramento sono spesso scarsi, rendendo la RAG essenziale per la creazione di applicazioni di IA Generativa utili in questi settori. Finora, l’adozione in questi settori è stata relativamente lenta e la mancanza di fiducia nella qualità delle risposte della Generative AI ne è la causa principale.
Sfide e limitazioni
Sebbene la RAG sia un approccio molto avanzato, la sua efficacia dipende dalla qualità del sistema di recupero e dei dati utilizzati. Se quest’ultimo non riesce a trovare documenti corretti o pertinenti, l’output generato può essere errato. Allo stesso modo, anche il database di recupero deve contenere documenti precisi, aggiornati e di alta qualità per garantire l’affidabilità delle risposte.
Attualmente si sta lavorando molto per ottimizzare il processo di recupero, concentrandosi sul rendere più fluida l’integrazione tra la knowledge source esterna e i modelli generativi. Nei prossimi anni si assisterà probabilmente a progressi che consentiranno ai modelli RAG di gestire query più complesse, migliorando le loro capacità di riconoscere il contesto e le sottili nuance dei dati a cui attingono.
Il ruolo della RAG nel futuro dell’IA e del NLP
La Retrieval-Augmented Generation sarà fondamentale per amplificare le capacità, la versatilità e l’affidabilità delle applicazioni di intelligenza artificiale, rendendola un’importante fonte di innovazione nel campo dell’IA e del NLP. A sua volta, è probabile che incoraggi ulteriori ricerche su modelli ibridi simili che combinano recupero e generazione. Potrebbe ispirare innovazioni nelle architetture dei modelli e nelle metodologie di addestramento che possano far emergere nuovi tipi di applicazioni di IA generativa.
Potremmo, inoltre, testimoniare lo sviluppo dell’IA Generativa in grado di intraprendere azioni basate su informazioni contestuali e suggerimenti dell’utente. Si tratta delle cosiddette applicazioni agenziali. Grazie alla comunicazione e alla comprensione avanzate, nonché al miglioramento del processo decisionale, le applicazioni agenziali RAG hanno il potenziale per offrire esperienze realmente personalizzate e azionabili. Immaginate un’applicazione con accesso al vostro calendario, alle vostre finanze, alla cronologia dei viaggi, ai programmi di fedeltà e alle vostre preferenze, in grado di negoziare e prenotare le migliori offerte per una vacanza da sogno, e di farlo come un local, in qualsiasi lingua e in base al vostro budget!
Una “iniezione” di accuratezza
Sebbene i sistemi RAG siano una potente aggiunta all’accuratezza di un LLM, è importante notare che questo approccio non elimina completamente i rischi di allucinazioni dell’Intelligenza Artificiale o di risposte imprecise.
È inoltre opportuno chiarire che i sistemi RAG, pur essendo in grado di attingere a fonti di informazione più aggiornate, non accedono alle informazioni da Internet in tempo reale. Al contrario, il RAG richiede dataset pre-indicizzati o database specifici che devono essere regolarmente aggiornati man mano che i dati si evolvono. Tuttavia, di solito è ancora molto più facile aggiornare questo database aggiuntivo che riaddestrare il foundational LLM.
