Dopo pochi anni dal suo debutto globale, l’intelligenza artificiale come la conosciamo sembra già destinata a diventare un semplice ricordo.
L’era dominata dalle capacità degli strumenti di IA generativa, fino ad oggi considerati all’avanguardia, sembra pronta a cedere il passo a un’innovazione ancora più straordinaria. Questa nuova protagonista, che arriva in realtà dopo appena un anno da quando i chatbot di IA hanno fatto il loro debutto su larga scala, sembra essere così potente da colmare i numerosi vuoti che affliggono le tecnologie già presenti.
La protagonista di questa evoluzioni si chiama RAG, una sigla che sta per “Retrieval Aumented Generation“. Questa tecnologia si sta facendo conoscere come una risposta ai limiti attuali dell’IA generativa, in particolare alla sfida di mantenere le informazioni aggiornate e rilevanti.
L’IA si sta già evolvendo: arriva la RAG
Gli strumenti di AI tradizionali, basati su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), sono infatti addestrati su enormi set di dati che, nonostante la vastità, possono rapidamente diventare obsoleti o non specifici per i compiti richiesti. Questa nuova tecnologia si distingue per la sua capacità di attingere a conoscenze esterne e fornire quindi risposte con informazioni aggiornate e specifiche per ogni contesto.
La caratteristica più impressionante della RAG risiede nella sua abilità di migliorare significativamente l’accuratezza e il contesto delle risposte generate. Utilizzando funzionalità di ricerca avanzate, può recuperare dati da internet o da database privati, integrandoli nel processo generativo per produrre output notevolmente più affidabili.
Questa capacità amplifica in maniera impressionante la quantità di conoscenza a cui l’IA può attingere, ma soprattutto riduce anche notevolmente il rischio di generare le cosiddette “allucinazioni”, ovvero informazioni inventate o fuorvianti.
L’importanza di questa tecnologia è stata riconosciuta da aziende importanti come Microsoft, OpenAI e Google, che hanno già iniziato a implementare soluzioni basate su RAG per ottimizzare le prestazioni dei loro servizi. L’adozione da parte di queste realtà tech dà quindi una cifra evidente del potenziale di questa tecnologia, che potrebbe presto diventare uno standard nel settore.
La RAG, oltre a migliorare la qualità delle risposte generate dall’AI, apre anche la porta a nuove applicazioni in vari settori. Può permettere, ad esempio, di implementare un’assistenza clienti più accurata ed efficiente, oppure di effettuare ricerche e analisi di dati più approfondite. Inoltre, la capacità di attingere a dati aziendali in modo sicuro e conforme ai regolamenti, proteggendo allo stesso tempo i materiali protetti da copyright.