RAG
Retrieval-Augmented Generation: la tecnica che alimenta l'AI con dati aziendali aggiornati per generare risposte accurate.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica che combina la potenza generativa degli LLM con un sistema di recupero informazioni. Invece di affidarsi solo alla conoscenza incorporata nel modello durante l'addestramento, il RAG recupera informazioni pertinenti da una base dati esterna e le fornisce al modello come contesto per generare la risposta.
Il processo funziona in tre fasi: 1) la domanda dell'utente viene convertita in un embedding, 2) il sistema cerca i documenti più rilevanti nel vector database, 3) i documenti trovati vengono forniti al LLM insieme alla domanda, e il modello genera una risposta basata su queste informazioni specifiche.
Per le PMI, il RAG è la tecnologia chiave che rende possibili chatbot accurati e aggiornati. La Knowledge Core di Kynetixx è un sistema RAG avanzato: il chatbot accede a cataloghi, listini, FAQ e documentazione tecnica per rispondere con informazioni reali e verificabili, non con supposizioni del modello.