LLM e RAG

Come RAG trasforma le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni

Un processo di IA chiamato Retrieval Augmented Generation (RAG) utilizza una base di conoscenza efficace al di fuori delle fonti di addestramento per massimizzare l’output di un Large Language Model (LLM). Il RAG aiuta l’IA a produrre testi più precisi e pertinenti, fondendo i vantaggi dei sistemi convenzionali di recupero delle informazioni, come i database, con le capacità dei LLM.

Come spiegato qui, per far funzionare correttamente i chatbot intelligenti e altre applicazioni NLP, gli LLM sono essenziali. Tuttavia, presentano degli svantaggi, come la dipendenza da dati di addestramento statici e la produzione occasionale di risultati imprevedibili o imprecisi, nonostante la loro potenza. Quando non sono sicuri della risposta, possono anche fornire informazioni imprecise o non aggiornate, in particolare quando si parla di argomenti che richiedono una conoscenza approfondita. La distorsione delle risposte può derivare dal fatto che le risposte del modello sono limitate alle prospettive presenti nei dati di addestramento. Queste limitazioni riducono spesso l’efficacia dei LLM nel reperimento di informazioni, anche se attualmente sono ampiamente utilizzati in molti campi diversi.

La RAG è una strategia efficace che è fondamentale per superare i limiti degli LLM. La RAG garantisce che gli LLM possano fornire risposte più accurate e affidabili, indirizzandoli verso materiale pertinente proveniente da una base di conoscenza affidabile. L’uso di RAG si sta espandendo insieme all’uso degli LLM, rendendolo un componente cruciale delle soluzioni di IA contemporanee.

Architettura di un RAG

Per produrre una risposta, un’applicazione RAG in genere recupera le informazioni sulla domanda dell’utente da una fonte di dati esterna e le invia all’LLM. Per produrre risposte più precise, l’LLM utilizza sia i propri dati di addestramento sia gli input esterni. Ecco una descrizione più approfondita della procedura:

• I dati esterni possono provenire da database, testi scritti o API, tra le altre fonti. Affinché il modello di intelligenza artificiale possa comprendere i dati, un modello di incorporazione li trasforma in una rappresentazione numerica in un database vettoriale.
• La domanda dell’utente viene trasformata in una rappresentazione numerica, che viene poi confrontata con il database vettoriale per estrarre le informazioni più rilevanti. A questo scopo si utilizzano rappresentazioni vettoriali e calcoli matematici.
• Affinché l’LLM produca risposte migliori, il modello RAG migliora la richiesta dell’utente includendo i dati rilevanti recuperati nel contesto.

Tecniche come la riscrittura delle query, la suddivisione della query originale in diverse sotto-query e l’integrazione di strumenti esterni nei sistemi RAG possono migliorare l’efficienza di un’applicazione RAG. Inoltre, la qualità del prompt, l’esistenza di metadati e la qualità dei dati utilizzati influiscono sulle prestazioni RAG.

Casi d’uso di RAG in applicazioni reali

Oggi le applicazioni RAG sono ampiamente utilizzate in molti campi diversi. Ecco alcuni esempi di casi d’uso tipici:

• La raccolta di dati precisi da fonti affidabili consente ai modelli RAG di migliorare i sistemi di risposta alle domande. Un caso d’uso delle RAG è il reperimento di informazioni nelle organizzazioni sanitarie, dove l’applicazione può rispondere a domande mediche consultando la letteratura medica.
• Le applicazioni RAG sono molto efficaci per semplificare la creazione di contenuti, generando informazioni pertinenti. Inoltre, sono molto utili per creare panoramiche concise di informazioni provenienti da più fonti.
• Inoltre, le applicazioni RAG migliorano gli agenti conversazionali, consentendo agli assistenti virtuali e ai chatbot di rispondere con precisione e contesto. La loro capacità di rispondere in modo accurato e informativo durante le interazioni li rende perfetti per essere utilizzati come assistenti virtuali e chatbot per l’assistenza clienti.
• Gli assistenti di ricerca legale, le risorse didattiche e i motori di ricerca basati sulla conoscenza fanno tutti uso di modelli RAG. Possono fornire materiali di studio, assistere nella redazione di documenti, offrire spiegazioni personalizzate, valutare casi giuridici e formulare argomentazioni.

Le sfide principali

Anche se le applicazioni RAG sono molto efficaci nel recupero delle informazioni, ci sono alcune limitazioni che devono essere prese in considerazione per ottenere il massimo dai RAG.

• Poiché le applicazioni RAG si basano su fonti di dati esterne, può essere difficile e complesso stabilire e gestire connessioni con dati di terzi.
• Le informazioni di identificazione personale provenienti da fonti di dati di terzi possono dare adito a problemi di privacy e di conformità.
• Le dimensioni della fonte di dati, il ritardo della rete e il volume più elevato di richieste che un sistema di recupero deve elaborare possono determinare una latenza nella risposta. Ad esempio, il programma RAG potrebbe non funzionare abbastanza rapidamente se viene utilizzato da molte persone.
• Se si basa su fonti di dati inaffidabili, l’LLM può fornire informazioni imprecise o distorte e coprire un argomento in modo insufficiente.
• Quando si lavora con più fonti di dati, può essere difficile impostare l’output per includere le fonti.

Tendenze future

L’utilità di un’applicazione RAG può essere ulteriormente incrementata se è in grado di gestire non solo informazioni testuali, ma anche un’ampia varietà di tipi di dati: tabelle, grafici, diagrammi e diagrammi. Ciò richiede la costruzione di una pipeline RAG multimodale in grado di interpretare e generare risposte da diverse forme di dati. Consentendo una comprensione semantica degli input visivi, gli LLM multimodali (MLLM) come Pix2Struct aiutano a sviluppare tali modelli, migliorando la capacità del sistema di rispondere alle query e di fornire risposte più precise e contestualmente rilevanti.

Con l’espansione delle applicazioni RAG, cresce l’esigenza di integrare capacità multimodali per gestire dati complessi. I progressi nelle MLLM miglioreranno la comprensione dei dati da parte dell’IA, espandendone l’uso in campi come la ricerca legale, la sanità e l’istruzione. Il potenziale dei sistemi RAG multimodali dovrebbe ampliare la gamma di settori in cui l’IA può essere applicata.

Il RAG è all’avanguardia dei sistemi sempre più intelligenti, flessibili e consapevoli del contesto grazie all’ulteriore sviluppo dell’IA. Il potenziale del RAG sarà ulteriormente rafforzato dalla tendenza crescente delle capacità multimodali, che consentiranno all’IA di comprendere e interagire con una varietà di fonti di dati oltre al testo. Il RAG ha il potenziale per cambiare completamente il modo in cui utilizziamo e ci impegniamo con l’intelligenza artificiale in una serie di settori, tra cui l’assistenza sanitaria, la ricerca legale, l’assistenza ai clienti e l’istruzione.

Sebbene vi siano ancora problemi, come la latenza di risposta, i problemi di privacy e l’integrazione dei dati, il futuro della tecnologia RAG appare promettente. Le tecniche per rendere questi sistemi più affidabili, efficaci e degni di fiducia vengono sempre migliorate da ricercatori e sviluppatori. Probabilmente il RAG diventerà sempre più importante per produrre interazioni con l’intelligenza artificiale più complesse, precise e ricche di contesto, man mano che i Large Language Model multimodali progrediranno.

Con l’avanzare dei Large Language Model multimodali, i RAG stanno influenzando attivamente il reperimento e la sintesi intelligente e dinamica della conoscenza, che rappresenta il futuro dell’intelligenza artificiale oltre alla sua enorme potenza computazionale.