RAG e LLM, cosa sono?
- Aprile 16, 2024
Glossario
RAG e LLM, cosa sono?
Gli assistenti virtuali stanno diventando sempre più efficienti, e il loro potenziale è sorprendente, soprattutto se applicato all’ottimizzazione di processi aziendali quali la Customer Care e i Servizi di Assistenza al cliente.
Una svolta fondamentale per il miglioramento delle performance degli assistant, risiede in particolare nella nuova tecnologia RAG, che, in combinazione con LLM, permette ad un pubblico sempre più ampio di accedere a questa categoria di servizi, permettendo allo stesso tempo di configurare bot estremamente precisi e prestanti.
Ma cosa significano questi acronimi?
LLM – Large Language Model
I Large Language Model (LLM) costituiscono un elemento essenziale del campo del Deep Learning, un settore dell’Intelligenza Artificiale che si basa sulle reti neurali.
Un esempio tangibile di questo concetto è rappresentato da ChatGPT, il cui “cuore pulsante” è proprio un LLM, da cui deriva la sua straordinaria abilità di generare contenuti con una creatività e una spontaneità simili a quelle umane.
Questi modelli hanno come loro principale capacità la comprensione del linguaggio umano, rendendoli una forma avanzata di Natural Language Processing (NLP), fondamentale per stabilire un efficace dialogo con gli utenti, una caratteristica imprescindibile nell’Intelligenza Artificiale Conversazionale.
Tuttavia, è importante considerare che le risposte generate da questi modelli sono limitate alle informazioni con cui sono stati addestrati. I dati utilizzati potrebbero non essere aggiornati da lungo tempo e, nel contesto di un chatbot aziendale ad esempio, potrebbero non comprendere dettagli specifici sui prodotti o servizi dell’azienda. Questo può portare a risposte inesatte, minando la fiducia dei clienti e dei dipendenti nella tecnologia. È quindi cruciale adottare un approccio che garantisca informazioni sempre aggiornate e specifiche.
In questo contesto entra in gioco la Retrieval Augmented Generation (RAG). Questa tecnologia ottimizza le risposte di un LLM con informazioni mirate, senza modificarne la struttura di base. Le informazioni aggiuntive possono essere più aggiornate e contestualizzate rispetto ai dati originali del LLM, specialmente per organizzazioni e settori specifici. Questo significa che il sistema di intelligenza artificiale generativa può fornire risposte più accurate e pertinenti, basandole su dati estremamente aggiornati.
RAG – Retrieval Augmented Generation
La Retrieval Augmented Generation (RAG) è una soluzione di Intelligenza Artificiale (IA) che mira a superare le limitazioni dei Large Language Model (LLM) preaddestrati, come menzionato in precedenza.
Essa unisce la flessibilità dei grandi modelli linguistici con l’affidabilità e l’aggiornamento di una base di conoscenza definita ad hoc, composta da documenti verificati. Consultare queste fonti permette di mantenere le informazioni aggiornate e di ridurre l’incertezza associata ai modelli generativi. L’obiettivo finale è produrre risposte di alta qualità che combinino la creatività del LLM con fonti di informazioni autorevoli, verificate e specifiche per il contesto di utilizzo.
Vantaggi della RAG
Come avrai intuito, la tecnologia RAG porta con sé una serie di vantaggi considerevoli, ecco i principali:
1. Più semplice da implementare
Quando si sviluppa un bot, si parte da un modello linguistico di base (il nostro LLM che abbiamo visto prima). Personalizzarlo per le esigenze specifiche può essere costoso in termini di tempo e risorse. La RAG offre un’alternativa economica per integrare nuovi dati, rendendo l’intelligenza artificiale generativa più accessibile.
2. Conoscenza sempre aggiornata
Mantenere aggiornati i modelli linguistici è fondamentale, ma può risultare difficile. Diversamente, la RAG consente in tempi brevissimi di aggiornare la base di conoscenza, garantendo così che l’Assistant fornisca informazioni attendibili agli utenti.
3. Conquista la fiducia degli utenti
La RAG consente di attribuire con precisione le informazioni alla loro fonte originale, verificandone la provenienza. Questo fa sì che aumenti la fiducia degli utenti nell’intelligenza artificiale e nei bot conversazionali.
4. Maggior controllo nell’addestramento
La RAG offre agli sviluppatori maggiore controllo sulle fonti di informazioni del modello, consentendo di adattarlo facilmente ai cambiamenti delle esigenze e di intervenire in caso di errori. Ciò garantisce un’implementazione più sicura dell’assistente nelle varie applicazioni.
Adesso che hai compreso tutto il potenziale della tecnologia RAG abbinata agli LLM, sei pronto a sorprendere i tuoi clienti e utenti con un servizio di Customer Care preciso e puntuale; ma non solo, potrai finalmente liberare tempo prezioso per te e il tuo team, delegando all’assistente gran parte dell’assistenza, sul canale di comunicazione che preferisci.
Di recente, abbiamo implementato la tecnologia RAG ai modelli LLM di Dillo: questo aggiornamento permette agli utilizzatori dei nostri Assistenti AI di configurare in maniera ancora più precisa i propri bot. Parla con i nostri esperti per ricevere supporto nella configurazione dei tuoi assistenti intelligenti tramite RAG.
Alla prossima!
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