RAG pratico per la produzione (Italian Edition)

Capitolo 2. Lo stack RAG di base

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Nel Capitolo 1 abbiamo introdotto l'idea centrale della generazione potenziata dal recupero (RAG): consentire ai modelli linguistici di grandi dimensioni di accedere a conoscenze esterne invece di affidarsi esclusivamente a ciò che hanno appreso durante l'addestramento. In questo capitolo approfondiamo i componenti tecnici che permettono a un sistema RAG di funzionare nella pratica. Questi componenti formano una pipeline in cui fluiscono i dati —spesso chiamata stack RAG—che va dalla preparazione dei documenti grezzi alla generazione di risposte di alta qualità e radicate nel contesto.

Iniziamo esaminando i due flussi principali che definiscono ogni sistema RAG: il flusso di acquisizione, che trasforma e archivia i dati per fornire in futuro a un LLM conoscenze non ancora viste, e il flusso di query, che si attiva al momento dell'inferenza per soddisfare le richieste degli utenti. Ogni fase di questi flussi — analisi sintattica, suddivisione in blocchi, embedding, indicizzazione, ricerca vettoriale, riordino e generazione basata su LLM — svolge un ruolo distinto e presenta i propri compromessi. Comprendere questi elementi è essenziale per diagnosticare gli errori, migliorare la qualità e progettare architetture RAG scalabili che si comportino in modo prevedibile negli ambienti di produzione.

Mentre esaminiamo ...