
Retrieval Augmented Generation
Cos’è la Retrieval Augmented Generation?
La Retrieval Augmented Generation (RAG) migliora l'interpretazione e la produzione del linguaggio naturale associando modelli basati sul reperimento e modelli generativi.

- Cosa viene utilizzato nella RAG?
- Come funziona la RAG?
- Perché la RAG (Retrieval Augmented Generation) è importante?
- Integrare RAG nei modelli di ML con HPE
Cosa viene utilizzato nella RAG?
La Retrieval Augmented Generation(RAG) utilizza un retriever pre-addestrato per estrarre efficacemente le informazioni importanti da vasti corpora o database al fine di migliorare la creazione di modelli linguistici. Questa strategia consente al modello di accedere a una maggiore quantità di conoscenze rispetto ai dati di pre-addestramento, per risultati più precisi e informativi. La RAG associa dinamicamente le fonti di conoscenza esterne e migliora la sintetizzazione delle domande e lo sviluppo dei contenuti: può quindi consentire ai sistemi di elaborazione del linguaggio naturale di fornire risultati più ricchi e precisi dal punto di vista contestuale, coniugando in modo fluido il reperimento e la produzione.
Come funziona la RAG?
- Integrazione dei dati: al fine di creare una knowledge base completa, la RAG combina dati strutturati e non strutturati provenienti da diverse origini interne ed esterne. Questo comporta la selezione della knowledge base, in modo che le informazioni relative a un determinato argomento siano effettivamente trattate, precise e pertinenti. Attraverso l'integrazione di numerose origini dati, la RAG garantisce una base di conoscenza completa e sfruttabile per le procedure di reperimento e generazione.
- Addestramento dei modelli: al fine di reperire efficacemente le informazioni pertinenti in risposta alle domande, la RAG addestra un modello basato sul reperimento sulla base di conoscenze accuratamente elaborate. Per generare un testo che abbia senso nel contesto, vengono addestrati contemporaneamente un modello di reperimento e un modello linguistico generativo. Con questo approccio basato su due modelli, la RAG può generare risposte intelligenti utilizzando in modo efficiente le informazioni ottenute dinamicamente e le conoscenze pregresse.
- Integrazione del flusso di lavoro: dopo l'addestramento, il modello RAG viene incluso nelle applicazioni e nei flussi di lavoro correnti per supportare il processo decisionale e le attività di creazione di contenuti. Questa correlazione fa sì che i sistemi aziendali e le API operino agevolmente in sinergia, semplificando la distribuzione e la scalabilità in un gran numero di ambiti e casi d'uso.
- Miglioramento continuo: la RAG implementa procedure continue di valutazione e miglioramento dei modelli in base agli input degli utenti e all'evoluzione delle origini dati, per mantenere sempre le massime prestazioni. I frequenti aggiornamenti della knowledge base e la riqualificazione del modello RAG offrono flessibilità in risposta all'evoluzione delle dinamiche del dominio e dei requisiti aziendali, favorendo l'ottimizzazione delle prestazioni a lungo termine e il miglioramento continuo.
Perché è importante la RAG (Retrieval Augmented Generation) è importante?
La RAG (Retrieval Augmented Generation) è importante per diversi motivi.
- Comprensione contestuale migliorata: la RAG utilizza approcci basati sul reperimento e sui modelli generativi per utilizzare le conoscenze preesistenti e le informazioni ottenute dinamicamente. La migliore comprensione contestuale delle richieste e dei prompt consente la formulazione di risposte più precise e informative.
- Accesso alle conoscenze esterne: la RAG migliora la conoscenza dei modelli integrando origini dati esterne nella generazione. Questo consente di fornire risposte più complete e pertinenti, soprattutto in presenza di varie origini.
- Prestazioni migliori: il reperimento di informazioni in tempo reale della RAG ottimizza le attività di elaborazione del linguaggio naturale, come la risposta alle domande, il riassunto e lo sviluppo di contenuti. Utilizzando fonti di conoscenza esterne, la RAG può generare risposte contestualmente complete, precise e informative.
- Adattabilità e flessibilità: l'elaborazione delle knowledge base e dei dati di addestramento permette ai modelli RAG di adattarsi ad ambiti e casi di applicazione specifici. La versatilità ne consente l’utilizzo nel settore sanitario e bancario, nel servizio clienti e nel reperimento di informazioni.
- Apprendimento e miglioramento continui: la RAG supporta l'apprendimento e il miglioramento continui attraverso la valutazione, il perfezionamento e il riaddestramento del modello, che rimane aggiornato con l'evoluzione delle origini dati e delle preferenze degli utenti, per prestazioni adeguate in contesti dinamici.
La RAG rappresenta un importante passo avanti nell'elaborazione del linguaggio naturale, perché combina i metodi di reperimento e di generazione al fine di migliorare le prestazioni complessive. Questo facilita la comprensione e consente di elaborare risposte che sembrano provenire da una persona.
Integrare RAG nei modelli di ML con HPE
Sfruttando l'efficienza di HPE MLDE (Machine Learning Development Environment) e HPE AI Services nell'infrastruttura di elaborazione aziendale di HPE per l’AI generativa, è possibile integrare la RAG (Retrieval Augmented Generation) nei modelli di machine learning. Questa integrazione può avvenire come segue.
- Tramite HPE MLDE: integrazione delle attività di sviluppo, addestramento e distribuzione dei modelli di machine learning. I numerosi tool e pacchetti di MLDE consentono la creazione di modelli RAG con componenti di reperimento e generativi. Gli sviluppatori possono valutare diverse architetture e ottimizzare le prestazioni dei modelli mediante i numerosi framework di machine learning e la gestione efficiente delle risorse.
- Tramite HPE AI Services - Gen AI: miglioramento delle operazioni e dei processi decisionali dell'azienda. Le aziende possono utilizzare la comprensione contestuale e il reperimento dinamico delle conoscenze combinando i modelli RAG con i servizi Gen AI. I chatbot basati su RAG sono in grado di gestire le problematiche dei consumatori in modo più preciso e con informazioni più approfondite, incrementando soddisfazione degli utenti.
- Implementando la Gen AI sull'infrastruttura di elaborazione enterprise di HPE: capacità di supportare le applicazioni di AI generativa. La sua scalabilità, affidabilità e sicurezza consentono un funzionamento impeccabile in ambienti esigenti con i modelli RAG. L'architettura di HPE supporta anche la gestione dei dati, per il rapido reperimento di enormi knowledge base.
L’integrazione della RAG nei modelli di ML richiede MLDE, la Gen AI e l'infrastruttura di elaborazione enterprise di HPE. Grazie a questa correlazione, le organizzazioni possono progettare e distribuire applicazioni AI avanzate in grado di generare valore e innovazione per il business attraverso la comprensione contestuale e il reperimento dinamico delle conoscenze.
