Cosa sono i processi RAG (Retrieval Augmented Generation) e i vantaggi che portano alle imprese.

Retrieval Augmented Generation (RAG) è un processo particolarmente interessante, e rilevante, nell’ambito dell’informatica e dell’intelligenza artificiale. E può essere di grande valore per le imprese per rafforzare la competitività e ottimizzare i processi interni (con relativi risparmi).

RAG è un modello che combina tecniche di recupero di informazioni (retrieval) con la generazione di contenuti basata su intelligenza artificiale.
Il funzionamento dei sistemi RAG si compone di due fasi: prima, un componente di retrieval cerca nei dati disponibili per trovare informazioni pertinenti alla query o al problema presentato; successivamente queste informazioni vengono passate a un modello di generazione, come un modello di linguaggio (LLM), che utilizza quei dati per creare una risposta o un output più informato e contestualmente rilevante, soprattutto coerente.

Questa tecnica è particolarmente utile in contesti dove la precisione e la pertinenza delle informazioni sono cruciali, come nel rispondere a domande specifiche o nel fornire raccomandazioni basate su un ampio set di dati. Ma entriamo un po’ più nel dettaglio.

La necessità di dati utili e coerenti.

Come abbiamo detto, nella prima fase del processo RAG, il componente di retrieval gioca un ruolo cruciale. Questa fase può essere intesa come una ricerca mirata all’interno di un vasto insieme di dati per trovare informazioni specifiche che rispondano a una domanda o affrontino un problema specifico. Va da se che i dati devono essere pertinenti, bilanciati, e coerenti. E ci sono una serie di attenzioni fondamentali da considerare:

• La Fonte dei dati: Il componente di retrieval attinge da basi di dati che possono includere enciclopedie, archivi scientifici, banche dati aziendali, o qualsiasi altro insieme strutturato di informazioni. La qualità e la rilevanza delle fonti sono essenziali per l’accuratezza del risultato finale.
• Le tecniche di ricerca: Utilizza algoritmi sofisticati per cercare nei dati. Questi algoritmi possono basarsi su parole chiave, concetti, o persino domande complete. L’obiettivo è trovare corrispondenze tra la query presentata e le informazioni presenti nelle basi di dati.
• La rilevanza e la selezione: Non tutte le informazioni recuperate sono ugualmente utili. Il sistema deve valutare la rilevanza delle informazioni trovate, spesso attraverso tecniche di apprendimento automatico, per determinare quali dati saranno più utili nella generazione della risposta.
• La pre-elaborazione dei dati: Una volta selezionate le informazioni pertinenti, vengono spesso pre-elaborate per renderle più gestibili dal modello di generazione. Questo può includere la sintesi di testi lunghi o la trasformazione dei dati in un formato più adatto per la generazione.

Questa fase di retrieval, non va assolutamente sottovalutata; essa è fondamentale perché stabilisce le fondamenta su cui il modello di generazione costruirà la sua risposta. Una buona ricerca può migliorare significativamente la qualità e l’accuratezza delle risposte generate.

Avere certezza della qualità dei dati in possesso dell’azienda.

Tutto ruota intorno alla qualità dei dati, e su questo siamo sicuramente tutti d’accordo, perché se è fallace l’informazione di partenza, tutto ciò che avrà come base quella informazione risulterà inutile, magari nocivo. Ci sono degli elementi di attenzione possiamo utilizzare come guida nella costruzione di data set utili, e che toccano due aspetti fondamentali: la validità dei dati e il loro processo di acquisizione. Entrambi sono cruciali per garantire che i dati utilizzati siano utili e affidabili.

1. Garantire la Validità dei Dati:

• Verifica delle Fonti: È essenziale attingere dati da fonti affidabili e autorevoli. Questo potrebbe includere basi di dati accademiche, pubblicazioni verificate, e archivi di dati aziendali di fiducia.
• Aggiornamento Costante: I dati devono essere costantemente aggiornati per rimanere rilevanti. Le informazioni obsolete possono portare a conclusioni inesatte.
• Validazione Incrociata: Dove possibile, è utile incrociare i dati con più fonti per confermarne l’affidabilità.
• Applicazione di Filtri di Qualità: Utilizzare algoritmi che valutano la qualità dei dati in base a criteri predeterminati può aiutare a scartare dati non affidabili o irrilevanti.

2. Processo di Acquisizione dei Dati per le Imprese:

• Definizione degli Obiettivi: Le imprese devono chiarire per quale scopo stanno raccogliendo dati. Questo aiuta a determinare che tipo di dati è necessario e come utilizzarli.
• Raccolta Dati: Le imprese possono raccogliere dati internamente (ad esempio, attraverso interazioni con clienti) o acquistarli da fornitori esterni. È importante che il processo di raccolta sia etico e conforme alle normative vigenti, come il GDPR per la protezione dei dati.
• Pulizia e Normalizzazione: I dati raccolti spesso richiedono pulizia per rimuovere errori o incongruenze e normalizzazione per garantire che siano in un formato uniforme.
• Storage e Gestione: I dati devono essere memorizzati in modo sicuro e accessibile, con sistemi che ne permettano una facile gestione e analisi.

Implementando questi processi e criteri, le imprese possono aumentare la probabilità che i dati a loro disposizione siano utili, validi e affidabili, migliorando così l’efficacia di sistemi basati su RAG.

La seconda parte dei processi RAG

Come abbiamo visto nelle prima fase del processo, vengono inseriti a sistemi una serie di dati, con caratteristiche specifiche, ovvero coerenti con questa seconda fase: la fase in cui avviene la generazione basata sui dati. In questa fase, il sistema utilizza le informazioni ottenute elaborando i dati inseriti per produrre un output pertinente e informato. Ecco come avviene questo processo, suddiviso in 4 fasi, indipendenti o interconnesse tra loro:

1. Integrazione dei Dati nel Modello di Generazione:
   Le informazioni recuperate vengono integrate nel modello di generazione. Ciò può avvenire in vari modi, ad esempio tramite un’interfaccia che permette al modello di “leggere” i dati o tramite processi di apprendimento automatico dove il modello impara a interpretare e utilizzare i dati.
2. Uso di Modelli di Linguaggio Avanzati:
   Ovvero attraverso tecnologie di AI che utilizzano modelli di linguaggio avanzati che sono in grado di comprendere e generare testo in modo sofisticato.
   Oppure con un addestramento su dati specifici, addestrando il modello per il contesto desiderato, migliorando così la sua capacità di generare risposte pertinenti.
3. Generazione della Risposta:
   Il modello elabora le domanda utilizzando sia la sua base di conoscenza interna sia i dati recuperati nella fase di ricerca, e successivamente genera una o più risposte basate su questa combinazione di conoscenze e dati. Il processo implica spesso la generazione di testo che è sia informativo sia contestualmente rilevante.
4. Valutazione e Ottimizzazione del Risultato:
   La risposta generata viene valutata per assicurare che sia rilevante e accurata e misurata attraverso una serie di feedback; in questo modo il sistema può apprendere dai riscontri che gli vengono forniti per migliorare le risposte future.

In sostanza, la fase di generazione in un sistema RAG non è solo il semplice “sputare fuori” di informazioni recuperate, ma un processo sofisticato di sintesi, interpretazione e creatività, guidato da modelli di AI avanzati. Questo permette di produrre risposte che non solo rispondono alla domanda, ma lo fanno in modo informato e contestualmente rilevante.

Far lavorare insieme sistemi RAG e Business Intelligence

Come abbiamo visto, i sistemi RAG si basano sui dati, allo stesso modo dei processi di Business Intelligence. Naturalmente i due processi hanno scopi e strutture diverse. Differenze che risiedono principalmente nel loro scopo, metodo e applicazione. Tuttavia integrare i processi di Retrieval Augmented Generation (RAG) e Business Intelligence (BI) può essere non solo possibile, ma anche estremamente vantaggioso. Ecco come questa integrazione potrebbe funzionare e quali benefici potrebbe portare:

• Miglioramento del processo decisionale: La BI fornisce analisi approfondite e insights basati sui dati, mentre RAG può generare risposte e contenuti informativi basati su queste analisi. Questa combinazione può migliorare significativamente il processo decisionale aziendale.
• Automazione delle risposte: RAG può essere utilizzato per automatizzare la generazione di report o risposte basate sui dati analizzati dalla BI, rendendo più efficiente la comunicazione dei risultati delle analisi.
• Risposte personalizzate: Utilizzando i dati analizzati dalla BI, RAG può generare risposte o contenuti personalizzati per specifiche esigenze degli utenti o situazioni aziendali.
• Efficienza nel reporting: L’integrazione può semplificare la creazione di report, riducendo il tempo e lo sforzo necessari per tradurre i risultati delle analisi BI in comunicazioni comprensibili.
• Supporto alla decisione migliorato: La combinazione di insights analitici della BI e la capacità di generazione di contenuti del RAG può fornire un supporto più ricco e variegato alle decisioni aziendali.
• Analisi di mercato: Generare report dettagliati e specifici su tendenze di mercato o comportamenti dei consumatori utilizzando dati BI.

L’integrazione tra RAG e BI rappresenta un esempio eccellente di come diverse tecnologie possono convergere per creare soluzioni più potenti e versatili, soprattutto in contesti aziendali dove la comprensione e l’uso efficace dei dati sono fondamentali.

I modelli RAG, vantaggio per le imprese

A questo punto, dovrebbe essere chiaro che modelli RAG sono un’importante opportunità per le imprese, naturalmente portare questi modelli all’interno dell’aziende richiede un lavoro serio, e una serie di attenzioni, certamente non bloccanti, ma a cui dare il giusto rilievo. Se tutte, certamente, strutturarsi per costruire dei data set che abbiamo un senso e una coerenza con la realtà dell’azienda stessa, e del suo mercato.
Poi, un cambio di mentalità anche da parte delle persone che lavorano all’interno dell’impresa, a cui spesso fa fatica cambiare abitudini lavorative; comprensibile sicuramente, ma poco utile.
Infine, voglia di vivere le innovazioni che prendono senso solo quando trovano applicazioni pratiche. E in questo, nulla è meglio dell’intelligenza umana per sviluppare nuove possibilità, e applicazioni.

Immagine generata con ChatGPT – DALL•3