RAG pratico per la produzione (Italian Edition)

Capitolo 1. Introduzione alla Generazione potenziata dal recupero (RAG)

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Immagina un ingegnere di IA che sta creando un semplice chatbot di assistenza interna per la sua azienda. Lo prototipa in un pomeriggio usando GPT-5.1, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) già pronto all’uso. I primi risultati sembrano impressionanti: il modello conversa in modo fluido, riassume documenti lunghi e redige persino bozze di codice. Ma nel momento in cui le viene chiesto qualcosa che riguarda i sistemi interni dell’azienda — “Quale sarà la politica di rimborso dopo gennaio del prossimo anno?” o “Quali account dei clienti sono contrassegnati per un follow-up questa settimana?” — le risposte crollano. Il modello restituisce con sicurezza un testo che sembra plausibile ma non ha alcun collegamento con i dati reali dell’azienda. A volte inventa politiche obsolete. A volte offre delle vere e proprie assurdità. Il problema principale non è la fluidità del modello, ma la sua cecità.

Questa “ ” è il limite fondamentale anche dei LLMs più avanzati.¹ Sono addestrati su enormi corpora — libri, articoli, repository di codice e contenuti web pubblici — che danno loro una comprensione ampia e generalizzata del linguaggio e permettono loro di svolgere compiti per cui non sono mai stati esplicitamente addestrati. Ma per quanto grande sia il set di dati di addestramento, ...