Il Retrieval-Augmented Generation (RAG): l’AI informata

Il Retrieval-Augmented Generation (RAG): l’AI informata

Hai mai conversato con un chatbot che sembra comprendere ogni tua parola, ma poi, all’improvviso, ti sorprende con una risposta completamente fuori luogo? Ti sei mai chiesto come fosse possibile che un’intelligenza artificiale, apparentemente così sofisticata, dicesse qualcosa di così palesemente falso?

Questi enigmatici comportamenti sono tipici dei sistemi NLP (Natural Language Processing), delle entità digitali che analizzano e comprendono il linguaggio umano. Pensa a loro come a bibliotecari che hanno letto ogni libro esistente, ma che a volte si confondono tra le copertine e vi danno un’informazione presa dalla storia sbagliata. Il segreto della loro conoscenza, ma anche la radice dei loro errori, giace nella struttura stessa degli algoritmi di apprendimento che costruiscono ciò che è comunemente noto come “modello di linguaggio”.

Per spiegare come questi sistemi possano indurre in errore, facciamo un passo indietro. I modelli di linguaggio si basano su una serie di algoritmi che, alimentati da enormi dataset, imparano a riconoscere e generare il linguaggio umano. L’allenamento con questi dati permette loro di prevedere quale parola o frase sia più probabile che segua una determinata sequenza di testo, creando risposte che sembrano incredibilmente plausibili. Tuttavia, queste splendide dimostrazioni di intelligenza possono essere oscurate da improvvisi “allucinazioni” del sistema.

Facciamo un esempio. Se domandiamo a un avanzato sistema NLP qual è il presidente attuale degli Stati Uniti, potrebbe, erroneamente, generare una risposta che appartiene al passato, nonostante il suo vasto repertorio di informazioni. L’errore è insito nella tendenza di tali modelli a riflettere i dati su cui sono stati addestrati, il che li rende inadatti a discernere tra informazioni attuali e superate o semplicemente false, diventando così prigionieri nella gabbia dorata dei loro stessi dati.

Qui entra in campo il RAG, Retrieval-Augmented Generation, che permette di superare tale ostacolo.

Strutturato come un ibrido tra il recupero di dati tipico di un motore di ricerca e la generazione di linguaggio, il sistema RAG affianca alla generazione standard di NLP una fase di ricerca mirata all’interno di un vasto database di documenti.

Potete immaginarlo come un bibliotecario che, prima di rispondere, corre a controllare negli scaffali per assicurarsi che la sua memoria sia corretta. Per esempio, chiedendo al RAG chi sia il primo ministro del Canada, il sistema non si limiterebbe a fornire una risposta basata sulla frequenza delle parole nel suo allenamento, ma andrebbe a “cercare” nei dataset recenti per recuperare e integrare l’informazione più aggiornata ed affidabile, in questo caso, il nome dell’attuale primo ministro canadese.

Il Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Il Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un’innovativa tecnica nel campo dell’Intelligenza Artificiale (IA) e, in particolare, nel settore della generazione di testo naturale. Rappresenta un approccio che combina due componenti fondamentali: il recupero di informazioni (retrieval) e la generazione di testo. Questa metodologia si distingue per la sua capacità di migliorare la qualità e la pertinenza dei testi generati, attingendo a una vasta gamma di informazioni preesistenti.

Il primo passo del processo RAG consiste nel recupero di informazioni rilevanti da un grande dataset o una base di dati. Quando il sistema riceve una richiesta o una domanda, invece di generare una risposta direttamente, cerca prima tra un ampio insieme di documenti o informazioni preesistenti per trovare contenuti che siano rilevanti per la richiesta. Questo approccio permette al sistema di basare le sue risposte su informazioni concrete e pertinenti, migliorando così la precisione e la rilevanza del contenuto generato.

Dopo aver identificato le informazioni pertinenti, il sistema utilizza un modello di generazione di testo (come GPT-3 o GPT-4) per creare una risposta o un contenuto che integri le informazioni recuperate nel passo precedente. Il modello di generazione viene addestrato per comprendere il contesto fornito dalle informazioni recuperate e per utilizzarlo come base per produrre una risposta coerente, informativa e ben formulata.

Grazie al recupero di informazioni specifiche, il sistema può generare risposte che sono più strettamente allineate con la richiesta dell’utente. Il metodo RAG facilita la creazione di contenuti che riflettono informazioni verificate e basate su fatti, riducendo il rischio di generare risposte inaccurate. Grazie all’accesso a un vasto database di informazioni, il sistema può coprire un’ampia gamma di argomenti e fornire risposte dettagliate su questioni specifiche.

La differenza principale tra il Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i metodi tradizionali di Natural Language Processing (NLP) risiede nel modo in cui vengono generati i contenuti e nell’integrazione diretta di informazioni esterne durante il processo di generazione.

I metodi tradizionali di NLP, come i modelli puramente generativi (es. GPT-2, GPT-3 e GPT-4 senza integrazioni esterne), si basano interamente sulla conoscenza che è stata incorporata nel modello durante il suo addestramento, senza ricercare o incorporare informazioni esterne in tempo reale. Generano risposte basandosi esclusivamente sul contesto fornito dall’utente e sulla conoscenza pre-incorporata nel modello. Questo può limitare la loro capacità di fornire informazioni aggiornate o risposte altamente specifiche basate su dati o fonti esterne recenti.

Il RAG estende i modelli di NLP incorporando una fase di recupero di informazioni che permette di cercare e utilizzare dati esterni in tempo reale.

Il processo di retrieval funziona simile a un motore di ricerca, selezionando informazioni pertinenti da un grande corpus di dati. Queste informazioni vengono poi utilizzate per “informare” il modello generativo, che le integra per produrre una risposta. Questo può essere visto come un “fine-tuning” dinamico per ogni query, dove il modello utilizza dati specifici per migliorare la pertinenza e l’accuratezza della sua generazione.

L’approccio Retrieval-Augmented Generation (RAG) è stato adottato in vari ambiti dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dell’intelligenza artificiale (IA) per affrontare compiti complessi che richiedono conoscenze aggiornate o dettagliate.