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RAG pratico per la produzione (Italian Edition)
book

RAG pratico per la produzione (Italian Edition)

by Ofer Mendelevitch, Forrest Sheng Bao
May 2026
Intermediate
358 pages
11h 21m
Italian
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from RAG pratico per la produzione (Italian Edition)

Capitolo 9. RAGpotenziato dalla conoscenza

Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com

Il RAG ha cambiato radicalmente il modo in cui affrontiamo il recupero delle informazioni. Siamo passati dal rigido mondo della corrispondenza delle parole chiave al dominio più fluido e intuitivo della ricerca semantica. Questo cambiamento ci permette di trovare documenti in base al loro significato concettuale, non solo alle parole specifiche che contengono. Nonostante i suoi punti di forza, i sistemi RAG basati esclusivamente sulla ricerca vettoriale o ibrida possono avere difficoltà con le query che richiedono una comprensione più precisa delle relazioni tra le entità. Questo problema nasce perché la ricerca vettoriale si basa su probabilità e somiglianze, non su fatti deterministici. Ecco alcuni esempi:

Fatti limitati nel tempo

La ricerca semantica basata sull'e non è adatta a rispondere a domande che dipendono da un momento specifico nel tempo, perché gli embedding tendono a confondere le informazioni del passato con quelle del presente.1

Ad esempio, una query del tipo "Chi era l'amministratore delegato di Twitter nell'ottobre 2022?" potrebbe restituire frammenti che menzionano Elon Musk, Jack Dorsey o Parag Agrawal, a seconda del testo recuperato, senza alcun chiaro allineamento con la data richiesta. Questo spesso porta a una risposta errata o al fatto che l'LLM cerchi di fornire tutte ...

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ISBN: 0642572397630