Che cos'è il retrieval-augmented generation (RAG)?
Prima di rispondere, l'IA cerca i contenuti pertinenti nei documenti dell'azienda e poi risponde in base a quelli, riducendo risposte fuori tema e invenzioni.
Spiegazione dettagliata
I large language model non conoscono i documenti interni dell'azienda. Con il RAG, prima si organizzano regolamenti, manuali di prodotto, contratti e altri documenti in una base di conoscenza consultabile; quando qualcuno fa una domanda, il sistema trova prima i passaggi più pertinenti e poi li passa al modello, che risponde «con i documenti davanti», indicando anche le fonti.
Un esempio
Un commerciale chiede: «Quanto dura la garanzia di questo prodotto?» Il sistema trova la clausola di garanzia nel manuale di prodotto e il modello risponde «24 mesi», allegando il capitolo corrispondente del manuale.
Come si usa in azienda
Usato spesso per domande e risposte sulla conoscenza interna, assistenti di assistenza clienti, consultazione di regole e processi. La qualità del risultato dipende in larga misura dal fatto che i documenti siano accurati, completi e aggiornati.
Errori comuni
Pensare che basti caricare tutti i file alla rinfusa. Se i documenti sono obsoleti, in contraddizione tra loro o disordinati nel formato, anche le risposte dell'IA saranno sbagliate.
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