Cos'è RAG nell'IA?
Una tecnica che combina recupero di informazioni e generazione per risposte accurate e aggiornate.
Definizione
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica che combina il recupero di informazioni da database esterni con la generazione di testo per fornire risposte accurate, aggiornate e ben referenziate.
Scopo
RAG permette ai modelli di accedere a informazioni aggiornate e specifiche del dominio oltre alla loro conoscenza di addestramento, riducendo allucinazioni e migliorando l'accuratezza.
Funzione
RAG funziona prima recuperando documenti relevanti da una base di conoscenza esterna, poi utilizzando queste informazioni come contesto per generare risposte informate e accurate.
Esempio
Un chatbot aziendale che usa RAG può cercare nei documenti interni più recenti per rispondere a domande su policy aziendali, fornendo risposte aggiornate e citate.
Correlato
RAG spesso utilizza Vector Databases, Embeddings e Knowledge Graphs per il recupero efficiente di informazioni relevanti per la generazione.
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