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Glossario AI

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

La retrieval-augmented generation (RAG) è una tecnica che permette a un'AI di cercare prima informazioni rilevanti, poi usare ciò che ha trovato per dare una risposta più accurata e fondata.

Cosa significa Retrieval-Augmented Generation

Un modello linguistico conosce solo ciò che c'era nei suoi dati di addestramento, quindi può essere superato o ignaro dei tuoi documenti privati. Il RAG risolve questo problema recuperando le informazioni rilevanti nel momento della domanda e passandole al modello.

Immagina un esame a libro aperto: invece di rispondere solo a memoria, l'AI prima cerca in un insieme di documenti affidabili - per esempio il manuale della tua azienda - trova i passaggi rilevanti, e poi scrive una risposta basata su di essi.

Perché Retrieval-Augmented Generation è importante

Il RAG è il modo in cui costruisci strumenti AI che rispondono in modo affidabile a partire dalle tue informazioni. È una tecnica chiave dietro chatbot e assistenti aziendali davvero utili.

Permette all'AI di rispondere a partire dai tuoi documenti e dai tuoi dati
Riduce le risposte inventate fondando le risposte su fonti reali
Alimenta chatbot di assistenza e di conoscenza accurati
Gli strumenti no-code rendono sempre più semplice configurare il RAG

Domande frequenti

Chiedere direttamente si basa solo sull'addestramento del modello, che potrebbe essere superato o ignaro delle tue informazioni specifiche. Il RAG fornisce fonti fresche e rilevanti, portando a risposte più accurate e affidabili.

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