Tutto sui RAG (Retrieval Augmented Generation)

Tutto sui RAG (Retrieval Augmented Generation)

12 Agosto 2024 Articoli di Intelligenza Artificiale 1
Prezzo RAG

Tutto sui RAG (Retrieval Augmented Generation): Cos’è, Come Funziona e Quanto Costa Implementarlo in Azienda

La Retrieval Augmented Generation (RAG) è una tecnologia in costante crescita e sempre più popolare. Questa metodologia permette di ampliare la “conoscenza iniziale” degli LLM permettendogli di generare risposte, riflessioni o consigli su qualsiasi base di dati esterna che interessa a noi. In questo articolo, esploreremo in dettaglio Tutto sui RAG, come funzionano e quanto costa implementarla in azienda. Inoltre, forniremo esempi pratici di applicazione nei contesti aziendali, come il recupero dei curriculum vitae e la gestione dei documenti aziendali.

Che Cos’è la RAG?

Il RAG (Retrieval Augmented Generation) è una tecnologia che unisce due componenti principali:

  1. Motore di Ricerca: Un sistema che recupera informazioni rilevanti da una base di dati.
  2. Modello Generativo: Un Large Language Model (LLM) che comprende la domanda e genera una risposta basata sulle informazioni recuperate.

Per capire meglio possiamo paragonare la RAG a uno studente che affronta un esame a libro aperto: consente al LLM di consultare una vasta base di conoscenze prima di formulare una risposta.

Come Funziona la RAG?

Il funzionamento della RAG può essere suddiviso in diverse fasi:

  1. Indicizzazione: Organizzare la conoscenza in una Knowledge Base ben strutturata (un vector database).
  2. Query dell’Utente: La domanda viene trasformata (tramite embedding) in una forma vettoriale.
  3. Retrieval: Recupero dei chunk di informazioni più simili alla domanda posta dall’utente dal Vector Database.
  4. Augmentation: Aggiunta dei k ( un parametro che può scegliere l’utente) chunk più rilevanti alla iniziale domanda.
  5. Generation: LLM genera quindi una risposta basata sui fatti salienti estratti.
Immagine fornita dalla documentazione di Google
https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation

Esempi di Applicazione della RAG

1. Recupero dei CV

Immagina un’azienda che riceve decine di curriculum vitae (CV) ogni settimana. Utilizzando la RAG, l’azienda può automatizzare e velocizzare il processo di screening dei CV. Quando un recruiter inserisce una query specifica, ad esempio “candidati con esperienza in Python e Machine Learning”, il motore di ricerca recupera i CV rilevanti. Successivamente, vengono passati al LLM che li analizza e genera un report dettagliato (potrebbe essere in formato JSON) sui candidati più adatti, evidenziando le esperienze e le competenze pertinenti. Questo può essere fatto in locale e in modo completamente privatizzato!

2. Gestione dei Documenti Aziendali

Un altro esempio è la gestione dei documenti aziendali. Supponiamo che un dipendente abbia bisogno di informazioni specifiche da un vasto archivio di documenti aziendali. Inserendo una query come “politiche di restituzione”, il sistema RAG recupera i documenti pertinenti e genera una risposta chiara e concisa, estrapolando le informazioni richieste. Questo non solo migliora l’efficienza, ma assicura anche che le risposte siano basate su dati aggiornati e accurati.

Quanto Costa Implementare una RAG in Azienda?

Implementare una RAG in azienda comporta vari costi, che possono variare a seconda della complessità del sistema e delle esigenze specifiche dell’azienda.

Ecco una panoramica dei costi tipici:

Infrastruttura:

  • Server e Storage: La necessità di server potenti e spazio di archiviazione adeguato per gestire la Knowledge Base e il modello LLM.
  • Database: eventuali licenze per database e costi di manutenzione.

Implementazione:

  • Sviluppo e Integrazione: Costi per sviluppare e integrare il sistema RAG con le infrastrutture aziendali esistenti.
  • Manutenzione e Aggiornamenti: Costi per la manutenzione continua, l’aggiornamento del sistema e il monitorattio del sistema.

Operativi:

  • Manutenzione straordinaria: questi costi molto spesso vengono sottovalutati ma sono necessari perchè non si può prevedere in modo deterministico tutti i casi di interazione dei modelli linguistici con gli utenti.

I costi complessivi per implementare una RAG nei progetti che seguiamo in varie aziende clienti possono avere diverse caratterischite: essere uno sviluppo “una tantum” con costi molto variabili in base al tipo di progetto da realizzare, oppure possono essere continuativi e variare dai 300 euro ai 3000 euro al mese, a seconda della complessità del sistema e delle esigenze specifiche dell’azienda. È importante notare che questi costi escludono i costi associati ai modelli LLM, che possono essere più o meno significativi a seconda del modello scelto e del volume di dati processati.

Conclusioni

La Retrieval Augmented Generation è quindi una tecnologia che può rivoluzionare il modo in cui le aziende gestiscono e utilizzano le informazioni. Se sei interessato ad approfondire contattaci!

 

Una risposta.

  1. Ottimizzare gli LLM con DSPy - NetAi ha detto:

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