L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando il nostro rapporto con la tecnologia, aprendo nuove opportunità per aziende e utenti. Tuttavia, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models) presentano un limite significativo: rispondono esclusivamente sulla base delle informazioni apprese durante l’addestramento. Ma come possiamo sfruttare un LLM per fornire risposte personalizzate basate sui nostri dati aziendali o documenti interni senza doverlo riaddestrare da zero?

La soluzione si chiama Retrieval-Augmented Generation (RAG), una tecnica che consente di arricchire un LLM generico con informazioni specifiche e aggiornate, collegandolo a fonti esterne come database o documenti. Questo approccio permette di creare intelligenze artificiali personalizzate senza modificare direttamente il modello, rendendolo uno strumento estremamente potente e flessibile.

Come funziona la tecnica RAG
La metodologia RAG si basa su due fasi principali:
Retrieval (Recupero dei dati): Il sistema individua le informazioni pertinenti in fonti esterne, come database aziendali, documenti o pagine web.
Generation (Generazione della risposta): Il modello LLM utilizza le informazioni recuperate per produrre una risposta precisa e contestualizzata.

Ad esempio, immagina un chatbot per il supporto clienti. Un LLM standard potrebbe rispondere in modo generico o con informazioni obsolete. Con RAG, invece, il sistema può accedere ai documenti aziendali e fornire risposte aggiornate e specifiche.

RAG e database relazionali
Molte aziende archiviano i propri dati in database relazionali come MySQL, PostgreSQL o SQL Server. La tecnica RAG può essere integrata con questi sistemi per personalizzare le risposte del modello. Ecco come funziona:
Query al Database: Quando un utente pone una domanda, il sistema esegue una ricerca nel database aziendale per trovare le informazioni rilevanti.
Recupero dei Dati: I dati vengono estratti e convertiti in un formato comprensibile per il modello (ad esempio, testo strutturato).
Passaggio al Modello LLM: Le informazioni recuperate vengono aggiunte al prompt del modello LLM, che le utilizza per generare una risposta accurata.

Esempio Pratico
Un cliente chiede: "Qual è lo stato del mio ordine numero 12345?"
Senza RAG: Il modello potrebbe rispondere in modo generico: "Verifica lo stato del tuo ordine sul nostro sito."
Con RAG: Il sistema interroga il database e ottiene la risposta: "Spedito il 28 marzo, in consegna il 2 aprile." Il modello genera quindi una risposta completa: "Il tuo ordine numero 12345 è stato spedito il 28 marzo e arriverà il 2 aprile. Vuoi il link per tracciare il pacco?"
Questo approccio non solo aumenta l’utilità dell’IA, ma migliora anche l’esperienza utente grazie a risposte personalizzate e contestuali.

Superare i limiti degli LLM con database vettoriali
Un altro limite degli LLM è la mancanza di memoria a lungo termine. Per ovviare a questo problema senza riaddestrare il modello, è possibile utilizzare un database vettoriale, come Chroma DB o FAISS.
Come Funziona un Database Vettoriale:
Conversione del Testo in Vettori: Le informazioni testuali vengono trasformate in vettori numerici (embedding) utilizzando algoritmi di machine learning.
Archiviazione dei Vettori: I vettori vengono salvati nel database vettoriale per consentire ricerche rapide ed efficienti.
Recupero dei Dati Pertinenti: Quando l’utente pone una domanda, il sistema cerca nel database i vettori più simili utilizzando metriche come la similarità del coseno e li utilizza per formulare una risposta accurata.

Questo sistema permette di dotare l’IA di una sorta di "memoria", utile ad esempio per ricordare conversazioni precedenti o dettagli specifici senza dover modificare l’LLM originale.
La combinazione della tecnica RAG con database relazionali e vettoriali apre scenari innovativi per la personalizzazione dell’intelligenza artificiale, rendendola uno strumento sempre più versatile ed efficace sia per le aziende che per gli utenti finali.
E ora immagina cosa potrebbe fare un’IA che non solo risponde alle tue domande, ma anticipa le tue esigenze grazie ai tuoi dati: sei pronto a scoprire il futuro dell’intelligenza artificiale?