Rag: cos'è e come funziona la tecnica che migliorerà l'IA

Cos'è RAG? Lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale porterà nuove migliorie durante il 2024.

È stato infatti inventato un nuovo sistema di acquisizione di dati e di informazioni che renderà le IA ancora più veloci nel fornire le risposte desiderate.

Questo meccanismo si chiama RAG, acronimo di Retrieval Augmented Generation. Vediamo come funziona e quale impatto avrà sulla vita quotidiana.

Cos'è RAG: cosa può fare una IA con questo sistema

RAG è un nuovo e sofisticato sistema di acquisizione dati da parte delle IA. Se finora questi dispositivi basavano le risposte ai quesiti formulati esclusivamente attingendo alle informazioni raccolte durante la fase di addestramento, RAG promette di estendere le capacità grazie alla consultazione di qualsiasi dato in rete.

Di fatto in questo modo l'intelligenza artificiale potrà quasi istantaneamente arrivare a nozioni riportate in enciclopedie o altre fonti attendibili in modo da formulare al meglio la risposta alla richiesta inoltrata dall'utente.

Ciò renderà pertanto il meccanismo molto più completo e soprattutto più veloce, dando al suo utilizzatore molte più informazioni.

Teoricamente il sistema RAG permetterà al "cervello digitale" di setacciare l'intera conoscenza condivisa in rete e arrivare così ad ottimizzare la soluzione ad uno specifico problema.

I pilastri fondativi

RAG si basa su tre principi fondamentali: sistemi codeless, API e flusso di lavoro.

Il primo concetto tende ad abbattere le difficoltà che utenti non esperti di programmazione informatica possono incontrare durante l'utilizzo di un'IA.

RAG infatti permetterà di realizzare nuove funzioni ed aumentare le capacità di un singolo algoritmo anche senza sapere nel dettaglio le regole e il linguaggio di codice informatico.

Con questa miglioria, si presuppone che sistemi come ad esempio ChatGPT possano avere un'ulteriore notevole diffusione tra i singoli utenti.

Il secondo vantaggio offerto dai sistemi RAG è destinato alle imprese. Le versioni API concederanno la possibilità di costruire interfacce chatbot generative molto più efficienti.

Il sistema infatti favorirà l'utilizzo dei dati specifici oltre che quelli attinti dalla rete. La conseguenza più evidente sarà dunque una maggiore probabilità di accesso da parte dei clienti fino ad abbracciare categorie per il momento non ancora interessate.

Il terzo pilastro a fondamento dello sviluppo di RAG è il flusso di lavoro. Con questa espressione si racchiudono moltissime nuove capacità che una IA potrà elaborare, come ad esempio la produzione di file di tipo PDF.

Ciò faciliterà le operazioni informatiche e fornirà un più efficace supporto alle attività lavorative.

Ripercussioni sulle azioni quotidiane

Appare dunque evidente come un sistema RAG possa migliorare non solo le prestazioni in ambito lavorativo ma anche dare uno strumento più efficace ai singoli consumatori.

Le applicazioni potranno essere le più svariate. In primo luogo l'implementazione di questo algoritmo permetterà il miglioramento di sistemi chatbot che forniscono assistenza diretta ad un cliente sia in fase di acquisto che nel momento di risolvere una problematica specifica.

La IA in una frazione di secondo potrà valutare il caso presentato in maniera più precisa perché attingerà ad una più dettagliata banca dati.

A livello di impresa, le RAG forniranno un valido supporto in una fase decisionale. L'algoritmo metterà davanti all'utente le casistiche a vantaggio di una determinata scelte in modo da ottimizzare per esempio strategie di marketing e comunicazione.

Un terzo campo di applicazione potrà essere l'istruzione scolastica. La IA potrà infatti calibrare in modo più personalizzato e mirato il supporto didattico per il singolo studente, ottimizzando anche in questo caso l'attività di apprendimento.

La funzione potrà poi essere estesa anche nei servizi di assistenza sanitaria. L'individuo potrà richiedere una valutazione più specifica del proprio malessere e la IA fornirà informazioni più attendibili ricorrendo a un maggior numero di fonti.

Un ulteriore esempio pratico è quello relativo allo svago. Si potrà interrogare la IA per pianificare un viaggio o una vacanza.

L'algoritmo RAG risponderà in maniera più soddisfacente perché potrà elaborare una soluzione costruita ad hoc sulle passioni e preferenze dell'utente.

Infine, grandi potenzialità possono essere espresse in campo finanziario o di gestione di impresa. Anche in questo caso la IA avrà il sostegno di molte più informazioni per formulare una strategia vincente.