Il successo di un'iniziativa di GenAI non è un problema tecnologico, ma una strategia di governance del dato, che spesso parte dall’adozione di una scelta sul Retrieval Augmented Generation (RAG). Un'implementazione "naive" di strumenti di GenAI è destinata a fallire o a produrre risultati mediocri e inaffidabili. Il valore reale e il vantaggio competitivo si creano attraverso un tuning metodico che tocca tre aree critiche: la qualità della base dati, la sicurezza dell'accesso e l'ottimizzazione dell'interazione (prompt).
Cos'è la Retrieval-Augmented Generation?
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un'architettura strategica che rende l'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) affidabile e sicura per l'uso aziendale. Invece di fare affidamento unicamente sulla conoscenza pre-esistente e statica di un modello linguistico (LLM), il sistema RAG lo collega dinamicamente alla base dati proprietaria e sempre aggiornata dell'azienda.
Il processo si svolge in due fasi:
- Retrieval (Recupero): quando riceve una domanda, il sistema prima recupera i documenti e i dati più pertinenti da questa "memoria aziendale" verificata.
- Generation (Generazione): successivamente, utilizza queste informazioni come contesto per generare una risposta accurata, fattuale e tracciabile, spesso citando le fonti.
In sintesi, RAG trasforma l'LLM da un "creativo" a un "ricercatore esperto", ancorandolo ai fatti aziendali. Questo riduce drasticamente il rischio di risposte errate o inventate ("allucinazioni") e garantisce che le decisioni siano basate sull'unica fonte di verità dell'organizzazione.
1. RAG: un approccio realistico e affidabile per adottare con profitto la GenAI
1.1. La verità sull’adozione della GenAI
Dopo un'iniziale fase di euforia, trainata da proof-of-concept strabilianti in ambienti controllati, molte organizzazioni si stanno scontrando con le difficoltà reali di adottare e gestire con un approccio affidabile le potenzialità offerte dalla GenAI. I chatbot interni che funzionavano perfettamente con dieci documenti di test iniziano a fornire risposte vaghe o errate quando vengono esposti all'intero patrimonio informativo aziendale. I copiloti di analisi, così promettenti su campioni di dati limitati, generano report con imprecisioni sottili ma pericolose. La promessa di un'efficienza rivoluzionaria si scontra con la realtà di un'inaffidabilità operativa che ne limita l'adozione su larga scala.
1.2. Quali sono i rischi a cui si espone un'azienda che adotta l'Intelligena Artificiale Generativa?
Questa inaffidabilità non è un mero problema tecnico; rappresenta un’insidia che mina le fondamenta delle decisioni aziendali ed espone quindi l’azienda a minacce esistenziali per la sua sopravvivenza. Immaginate un CFO che basa una previsione finanziaria su un'analisi di mercato generata da un'AI che ha avuto un’allucinazione su un trend di crescita. Considerate il rischio legale di un contratto redatto da un assistente AI che ha omesso qualche circolare di un organo governativo, malinterpretato una sentenza o inventato una clausola critica. Valutate il danno reputazionale di un sistema di customer service che fornisce informazioni errate sui prodotti. L'adozione indiscriminata di una tecnologia non governata trasforma un potenziale asset in una vulnerabilità.
1.3. Come adottare la GenAI in modo sicuro? L'approccio di Miriade
La fiducia non è una caratteristica intrinseca dei Large Language Model (LLM) che si acquistano, ma il risultato di un'architettura dati e di un processo rigoroso che si costruisce. La sfida strategica per ogni leader non è più "Come possiamo usare la GenAI?", ma "Come possiamo costruire un sistema di GenAI di cui la nostra organizzazione possa fidarsi per prendere decisioni critiche?". La risposta risiede nell'architettura.
2. RAG: l'architettura della fiducia
2.1. Retrieval Augmented Generation: oltre la definizione tecnica
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è più di un acronimo tecnico. Si tratta di un framework strategico per dare all'AI una vera e propria memoria aziendale, verificabile e sempre aggiornata. Invece di fare affidamento unicamente sulle conoscenze con cui è stato istruito un LLM - bagaglio di sapere che, anche se vasto, è pur sempre definito e statico - un LLM viene collegato dinamicamente alle fonti di dati proprietarie dell'azienda. Quando riceve una domanda, il sistema prima recupera i documenti e i dati più pertinenti da questa base di conoscenza (il "retrieval") e poi li utilizza come contesto per generare una risposta informata e accurata (la "generation"). L'LLM diventa un Reasoning Engine (letteralmente un motore di ragionamento), mentre il sistema RAG funge da bibliotecario e fact-checker. È fondamentale comprendere, come sottolinea il Professor Fabrizio Silvestri dell'Università La Sapienza, che i sistemi RAG «(...) operano sul livello semantico, più raramente su quello sintattico». In altre parole, l'architettura RAG eccelle nel ricercare e fornire il contesto corretto basato sul significato, piuttosto che nell'eseguire ragionamenti complessi e astratti. Questo trasforma l'LLM in un ricercatore esperto, ancorato ai fatti aziendali. (Fonte: CIO Magazine) .
2.2. Perché RAG è superiore al fine-tuning per il 90% dei casi d'uso aziendali?
Se è innegabile che il fine-tuning (il riaddestramento di un modello) ha i suoi casi d'uso, l'approccio RAG è strategicamente superiore per la maggior parte delle esigenze aziendali. Le ragioni di ciò sono principalmente tre.
- Agilità - La conoscenza e le informazioni a cui ha accesso un sistema RAG si aggiornano in tempo reale semplicemente aggiungendo o modificando un documento nella base dati. Il fine-tuning, invece, richiede un costoso e lento processo di riaddestramento.
- Tracciabilità - Le risposte generate via RAG possono (e devono) citare le fonti esatte utilizzate. Questo crea un percorso di auditability indispensabile per la compliance e la verifica, cosa quasi impossibile con un modello fine-tuned.
- Costi - Indicizzare i dati per un sistema RAG oltre un certo ordine di grandezza è più economico rispetto ai cicli di calcolo GPU necessari per il fine-tuning di modelli su larga scala.
- Controllo - L'approccio RAG evita di "fondere" i dati proprietari con i pesi del modello, mantenendo una netta separazione che garantisce la sovranità del dato.
Implementare RAG significa trasformare il concetto astratto di unica fonte di verità - Single Source of Truth (SSoT) - in una risorsa interrogabile e attiva. L'intero patrimonio informativo aziendale – contratti, report, policy, ticket di supporto – smette di essere un archivio passivo e diventa una base di conoscenza dinamica che alimenta decisioni più intelligenti e veloci.
GLOSSARIO DEI TERMINI PRINCIPALI
La capacità di un sistema AI di tracciare e verificare l'origine delle informazioni utilizzate per generare una risposta. In un sistema RAG, questo si ottiene citando i documenti specifici della base di conoscenza da cui è stato estratto il contesto, garantendo trasparenza e affidabilità. Questo approccio è cruciale per ridurre i rischi, rendere affidabili i sistemi e per poter dimostrare, in modo trasparente e verificabile, da dove provengono i dati e come sono state prese le decisioni. È un vantaggio chiave per la riduzione degli errori e delle "hallucinations" (informazioni inventate dalla AI). L’auditability è, dunque, un requisito critico per la compliance, ma diventa anche un vantaggio competitivo perché consente di coniugare innovazione e governance.
Il processo tecnico con cui i documenti e le fonti di dati vengono suddivisi in blocchi di informazione più piccoli e gestibili ("chunks") prima di essere trasformati in embedding e archiviati in un Vector Database. Una strategia di chunking efficace è cruciale per preservare il contesto semantico ed evitare che le informazioni vengano frammentate in modo incoerente, impattando direttamente sulla qualità del retrieval.
È la prima e fondamentale fase del processo RAG. Consiste nell'attività di ricerca e recupero, da parte del sistema, dei "chunk" di informazione più pertinenti dalla base di conoscenza (tipicamente un Vector Database) in risposta a una specifica domanda dell'utente. La precisione del retrieval determina la qualità del contesto che verrà fornito all'LLM per la generazione della risposta finale.
Un'architettura di intelligenza artificiale che migliora le prestazioni dei Grandi Modelli Linguistici (LLM) collegandoli dinamicamente a una base di conoscenza esterna. Il processo si svolge in due fasi: prima il sistema recupera (retrieve) le informazioni più pertinenti dalla fonte dati attendibile, poi le utilizza come contesto per generare (generate) una risposta accurata, pertinente e documentata, riducendo drasticamente il rischio di "hallucinations".
Un'architettura di data management che crea un livello di astrazione logico e unificato sopra le fonti di dati fisiche e distribuite (data lake, ERP, CRM, etc.). In un'architettura RAG avanzata, l'AI interroga questo strato intermedio invece delle fonti grezze. Ciò permette di gestire centralmente la sicurezza, la governance e il contesto di business, garantendo che l'AI acceda a dati governati e coerenti senza la necessità di duplicarli o spostarli.
Un archivio centralizzato e governato di dati e documenti aziendali, considerato la fonte ufficiale e più attendibile, a cui in Italiano, ci si riferisce spesso come “unica fonte di verità”. L'obiettivo di un'architettura RAG enterprise-grade è collegare l'AI a questa fonte, garantendo che le risposte siano basate su informazioni verificate e non sulla conoscenza generica del modello. Viene adottato soprattutto in ambito IT e data management (database centralizzati, master data management), ma anche in business intelligence, reportistica aziendale e compliance normativa, dove l’allineamento dei dati è cruciale per prendere decisioni corrette e verificabili. Per approfondire: Single Source of Truth.
Un tipo di database specializzato, progettato per archiviare e interrogare dati sotto forma di "embedding" (rappresentazioni matematiche vettoriali). A differenza dei database tradizionali che cercano corrispondenze di testo esatte (parole chiave), un Vector Database opera sulla base della similarità semantica, permettendo di trovare informazioni concettualmente correlate a una domanda, anche se formulate con parole diverse. È il motore tecnologico al centro della fase di "retrieval" nei sistemi RAG.
3. Il Ruolo Strategico del Vector Database
3.1. Non solo un altro database
Il motore del "retrieval" in un sistema RAG è il Vector Database. A differenza dei database tradizionali che cercano corrispondenze di parole chiave, un Vector Database opera sul significato. Ogni pezzo di informazione viene trasformato in un vettore matematico (embedding) e posizionato in uno spazio multidimensionale. In questo spazio, "clausola di recesso" e "termini di cancellazione del contratto" si trovano vicini, anche se non condividono le stesse parole. I Vector Database non cercano stringhe, ma concetti
3.2. Criteri di scelta strategici per il CTO
La scelta del Vector Database non è una decisione IT secondaria, ma una scelta architetturale fondamentale. I criteri devono andare oltre la pura latenza di ricerca. Vediamoli brevemente insieme.
- Scalabilità: non riguarda solo i volumi di oggi, ma la capacità di sostenere la crescita esponenziale dei dati non strutturati di domani.
- Modello di Deployment: una decisione che impatta direttamente sulla sovranità del dato, sui costi operativi (OpEx vs. CapEx) e sulla conformità a normative come il GDPR. Le opzioni cloud-native, open-source o ibride devono essere allineate alla strategia dati aziendale.
- Ecosistema e Integrazioni: la capacità di integrarsi fluidamente con i principali LLM, framework di data processing e strumenti di MLOps è cruciale per evitare lock-in tecnologici. Ma anche capacità di integrarsi con il resto dell’ecosistema aziendale.
Un Vector Database inadeguato costituisce, dunque, un fattore critico del sistema informativo: non importa quanto sarà brillante l'LLM, le informazioni non arriveranno in tempo, saranno incomplete e, nella peggiore delle ipotesi, errate. Investire in un LLM potente senza una solida strategia per il Vector Database significa costruire un sistema che nasconde al suo interno un anello debole.
4. I Tre Pilastri della Padronanza del RAG
La padronanza del RAG non si limita ai singoli componenti, ma risiede nella gestione della loro interazione: dalla preparazione del dato (data processing), alla scelta dei modelli (model selection), all'ottimizzazione della logica di recupero (retrieval logic) e, infine, alla generazione della risposta finale (response generation). Un'implementazione RAG di successo, poggia su tre pilastri che offrono un framework per governare questa complessa interdipendenza. Ignorarne anche solo uno significa compromettere l'intera struttura.
4.1. Il Pilastro del Dato – The Data Foundation
La preparazione dei dati (fase di pre-retrieval) è il fattore più critico per il successo. Questo include:
- Chunking Strategico: suddividere i documenti in "pezzi" (chunks) è un'arte. Un chunking errato può separare una clausola contrattuale dalla sua definizione, rendendo la risposta dell'AI inutile o fuorviante. Le strategie devono passare da una suddivisione a dimensione fissa a un chunking semantico, che rispetta l'integrità concettuale dell'informazione.
- Qualità degli Embedding: la scelta del modello che trasforma il testo in vettori è decisiva. Un modello generico potrebbe non cogliere le sfumature di un testo legale o di un manuale di ingegneria. La selezione deve essere mirata al dominio specifico.
4.2. Il Pilastro della Sicurezza – The Security & Governance Layer
Partiamo dal presupposto che embedding non significa crittografia. Questa consapevolezza deve guidare le strategia attuate per la sicurezza. Un accesso non autorizzato al Vector Database è un data breach a tutti gli effetti. Per mitigare questo rischio, le organizzazioni leader stanno adottando un approccio basato su un semantic layer o un livello di virtualizzazione dei dati. Invece di dare all'AI accesso diretto e indiscriminato ai data source, si crea uno strato intermedio che applica policy di sicurezza, maschera i dati sensibili e governa l'accesso in tempo reale. Questo permette di sfruttare l'infrastruttura esistente in modo sicuro, trasformando l'adozione della GenAI in un catalizzatore per migliorare la data governance complessiva.
APPROFONDIMENTO
Il Semantic Layer Intelligente per un RAG Enterprise-Grade
Mentre i sistemi RAG di base interrogano singole knowledge base statiche, un'architettura avanzata basata su un semantic layer trasforma RAG in un sistema "enterprise-grade" che può accedere simultaneamente e in tempo reale all'intero ecosistema dati aziendale.
La differenza architetturale è sostanziale:
RAG Standard: interroga documenti pre-indicizzati in un vector database. La sua visione è limitata a quella specifica base di conoscenza.
RAG con Semantic Layer (es. Denodo): interroga dinamicamente CRM, ERP, data warehouse, sistemi legacy e API esterne attraverso una vista unificata, logica e sicura.
In questo modello, un agente AI come il Deep Query Agent di Denodo può formulare domande complesse che attraversano più domini dati (es. "Quali sono stati i ricavi dei prodotti lanciati lo scorso trimestre per i clienti che hanno aperto un ticket di supporto di tipo A?"), mantenendo governance e sicurezza centralizzate. L'output non è solo una risposta basata su un testo, ma un'analisi consapevole del contesto di business (contextually business-aware).
Il valore di questa architettura è riconosciuto dal mercato; piattaforme come Denodo, ad esempio, sono stabilmente posizionate come Leader nel Magic Quadrant™ Gartner® per i Data Integration Tools.
Differenziatori Chiave per un RAG Avanzato:
Logical Data Fabric: l'approccio a "data fabric" logico permette di definire la logica di business a livello semantico, separandola dalle fonti fisiche. Questo è essenziale per un sistema RAG che deve comprendere il significato di business dei dati, non solo la loro struttura.
Security by Design per AI: la sicurezza viene gestita a livello della piattaforma (autenticazione, autorizzazione a livello di riga, mascheramento dinamico dei dati). Questo è un fattore critico quando l'AI necessita di accedere a dati sensibili distribuiti in tutta l'organizzazione.
Impatto sul Business Misurabile: l'efficienza di questo approccio è quantificabile. Analisi indipendenti di Forrester sull'adozione di piattaforme di virtualizzazione dati hanno evidenziato un impatto estremamente positivo, con un ROI medio del 408% e un payback inferiore ai 6 mesi, guidato da risparmi drastici nella preparazione e nella consegna dei dati (data delivery e data preparation).
Connettività Universale: la capacità di connettersi nativamente a sistemi legacy, database tradizionali e moderne fonti cloud/big data, garantisce che l'AI possa interrogare qualsiasi asset informativo aziendale, massimizzando il valore delle sue risposte.
Per esplorare come implementare RAG enterprise-grade nella tua organizzazione approfondisci la pagina dedicata a Denodo e alla Virtualizzazione dei Dati.
4.3. Il Pilastro dell'Interazione – The Prompt Engineering Interface
Il prompt è l'istruzione finale che guida l'LLM. È l'ultima linea di difesa per garantire risposte fattuali. L'ingegneria del prompt per RAG non è un'arte creativa, ma una disciplina rigorosa. Vediamone i singoli aspetti.
- Vincolo esplicito: il prompt deve istruire l'LLM a basare la sua risposta esclusivamente sul contesto fornito, senza ricorrere alla sua conoscenza interna.
- Gestione dell'incertezza: deve includere un'istruzione chiara su come comportarsi quando la risposta non è presente nei documenti recuperati (es. "Se l'informazione non è presente, rispondi 'Non ho abbastanza informazioni per rispondere'").
- Delimitazione chiara: la struttura del prompt deve separare nettamente la domanda originale dell'utente dai documenti recuperati, per evitare confusione.
5. Oltre l'Efficienza: Il ROI Strategico di un Sistema RAG Ottimizzato
5.1. Metriche che contano
Il valore di un sistema RAG ben ottimizzato va oltre le metriche IT tradizionali. Il successo si misura spesso in termini diversi, utilizzando i seguenti indicatori.
- Time-to-Insight: riduzione drastica del tempo necessario ai dipendenti per trovare informazioni complesse e prendere decisioni informate.
- Decision Accuracy: aumento della qualità delle decisioni grazie a risposte basate su dati verificati e completi.
- Risk Mitigation Index: riduzione del rischio di compliance e di errori operativi grazie a risposte tracciabili e fattuali.
Questi indicatori sono importanti, nondimeno, non riescono a cogliere il vero vantaggio competitivo nascosto di un RAG. Un sistema RAG maturo, infatti, diventa più di un semplice strumento di ricerca. Diventa un "motore di insight" capace di analizzare e connettere decenni di dati non strutturati, sbloccando correlazioni e opportunità nascoste che nessun team umano potrebbe mai scoprire. Questo è il vero vantaggio competitivo a lungo termine.
BATTLE CARD
RAG vs. Fine-Tuning
| Criterio di Confronto | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | Fine-Tuning | Analisi e Spiegazione del Compromesso |
|---|---|---|---|
| Principio di Funzionamento | Estende la conoscenza del modello. Il modello accede a una base di conoscenza esterna per recuperare informazioni pertinenti in tempo reale e le usa come contesto per formulare la risposta. | Modifica il comportamento del modello. Il modello viene ri-addestrato su un dataset specifico per internalizzare nuove conoscenze, specializzare la terminologia, o adattare il suo stile. | RAG "informa" il modello, Fine-Tuning lo "rieduca". RAG è un approccio dinamico (just-in-time), mentre il Fine-Tuning integra la conoscenza in modo permanente e statico. |
| Gestione della Conoscenza | Dinamica e in tempo reale. La conoscenza è esterna al modello. Per aggiornarla, è sufficiente modificare i documenti nella base di conoscenza. L'effetto è immediato. | Statica e legata al training. La conoscenza è "congelata" al momento del training. Per integrare nuove informazioni, è necessario un nuovo, costoso processo di fine-tuning. | RAG eccelle in ambienti dinamici (normative, news, documentazione di prodotto). Il Fine-Tuning è adatto a domini stabili dove la conoscenza di base non cambia frequentemente. |
| Costi | Costo iniziale più basso, costo operativo (runtime) più alto. Ogni chiamata ha un costo maggiore dovuto alla ricerca e all'aumento dei token nel prompt. | Costo iniziale molto alto, costo operativo (runtime) più basso. Richiede un investimento significativo in risorse di calcolo (GPU) per il training. | La scelta dipende dal budget e dal volume di utilizzo. RAG è più accessibile per iniziare, ma i costi scalano con l'uso. Il Fine-Tuning è un grande investimento iniziale che si ripaga a lungo termine. |
| Tempo e Complessità di Implementazione | Medio. Richiede la configurazione di un'architettura dati (indicizzazione, embedding, vector DB). La complessità risiede nell'ottimizzazione del recupero. | Alto. Richiede la preparazione di un dataset di alta qualità, la gestione di un'infrastruttura di training complessa e il monitoraggio per evitare problemi come il "catastrophic forgetting". | RAG è tecnicamente più accessibile, basandosi su componenti infrastrutturali. Il Fine-Tuning richiede competenze più vicine al machine learning e alla data science. |
| Trasparenza e Auditabilità | Elevata. È sempre possibile citare le fonti documentali utilizzate. Questo riduce drasticamente le "allucinazioni" e garantisce la conformità. | Bassa. Il modello agisce come una "scatola nera" (black box). È estremamente difficile risalire all'origine esatta di un'informazione specifica. | RAG è la scelta d'elezione per settori regolamentati (finanza, sanità, legale). Il Fine-Tuning pone sfide significative in termini di spiegabilità. |
| Personalizzazione (Stile e Tono) | Limitata. Il modello risponde basandosi sui dati forniti, ma mantiene lo stile e il tono di voce del modello di base pre-addestrato. | Elevata. È l'approccio ideale per insegnare al modello a emulare uno stile di scrittura specifico, un tono aziendale o pattern di conversazione complessi. | Se l'obiettivo è avere un'AI che "parli come la tua azienda", il Fine-Tuning è superiore. Se l'obiettivo è che l'AI "sappia quello che sa la tua azienda", RAG è più efficiente. |
| Latenza e Performance | Più alta. Il processo di inferenza include un passaggio aggiuntivo: la ricerca nel database vettoriale prima della generazione della risposta. | Più bassa. La risposta è generata direttamente dal modello in un unico passaggio, risultando in tempi di risposta generalmente più rapidi. | Per applicazioni in tempo reale dove ogni millisecondo conta (es. assistenti vocali), un modello fine-tuned offre un vantaggio prestazionale. |
| Manutenzione e Scalabilità | Più semplice. La manutenzione si concentra sulla base di conoscenza. Aggiornare le informazioni è facile come gestire un database. | Più onerosa. Ogni aggiornamento significativo della conoscenza richiede un nuovo ciclo di fine-tuning e un monitoraggio continuo. | RAG offre un modello operativo più agile e manutenibile nel tempo, soprattutto se la base di conoscenza è in continua evoluzione. |
Guida alla Scelta
Quando Scegliere RAG
In presenza di dati in continuo cambiamento. Quando le risposte devono basarsi su informazioni aggiornate di frequente (documenti interni, normative, ticket di supporto, news).
Se trasparenza e conformità sono essenziali. In settori regolamentati (banche, sanità, PA) dove è obbligatorio citare le fonti e garantire l’auditability delle risposte.
Per ridurre ed eliminare le allucinazioni. Quando l'affidabilità e la fedeltà ai dati originali sono la priorità assoluta.
Quando si dispone di un budget di training limitato o non si dispone delle risorse (GPU, tempo, competenze) per un costoso processo di fine-tuning.
Casi d'uso. Sistemi di Question Answering su knowledge base aziendali, chatbot di supporto clienti, motori di ricerca conversazionali.
B. Quando Scegliere il Fine-Tuning
Quando si dispone di un dominio di conoscenza stabile e ben definito, che non cambia spesso (es. nozioni scientifiche consolidate, procedure standardizzate).
Quando si richiede al modello di adattarsi ad uno stile e ad un comportamento specifico. Ad esempio per insegnare al modello a parlare con un tono specifico, a seguire formati di output complessi o a imitare uno stile di scrittura.
Quando la latenza è un fattore critico, soprattutto in applicazioni real-time dove la velocità di risposta è un fattore cruciale.
Se si devono assegnare compiti altamente specializzati. In questi casi è possibile ottimizzare il modello su un compito molto ristretto (es. classificazione di sentiment con sfumature uniche, traduzione di gergo tecnico).
Casi d'uso: Chatbot con personalità definite, generazione di codice in un framework proprietario, riassunti di testi con uno stile editoriale preciso.
C. Quando adottare una soluzione Ibrida
Le architetture più avanzate non vedono RAG e Fine-Tuning come alternative, ma come componenti complementari. Un approccio ibrido permette di ottenere risultati superiori:
Fine-Tuning per la Specializzazione - Si esegue un fine-tuning del modello su un dataset aziendale per insegnargli la terminologia specifica, il gergo, lo stile comunicativo e le sfumature del dominio.
RAG per l'Attualità e la Trasparenza - Si utilizza poi il modello "specializzato" all'interno di un'architettura RAG per fornirgli accesso a dati aggiornati e garantire la citazione delle fonti.
In questo modo, si ottiene un modello che non solo comprende profondamente il contesto (grazie al Fine-Tuning) ma fornisce anche risposte accurate, aggiornate e verificabili (grazie a RAG).
In Sintesi
Retrieval Augmented Generation (RAG): perché è strategico
Il paradigma RAG unisce la potenza dei modelli linguistici (LLM) con l’accesso a basi di conoscenza esterne, garantendo risposte:
Grazie al tuning RAG, Miriade permette alle aziende di integrare i propri dati aziendali con LLM, mantenendo sicurezza, compliance e prestazioni elevate e generando più fiducia sul progetto AI implementato.
Vector Database: la base dell’AI contestuale
Il cuore di un sistema RAG è il Vector Database, che memorizza i dati come embedding semantici e consente query per similarità. Si possono implementare, ad esempio, soluzioni basate su:
Questo approccio abilita use case avanzate come la ricerca semantica su documenti, chatbot intelligenti, analisi di repository multimediali e knowledge base aziendali sempre disponibili.
Tuning RAG e Vector Database per l’AI di nuova generazione
Miriade, con sede a Thiene e uffici a Padova, ha per missione abilitare le aziende italiane a sfruttare appieno le potenzialità dell’AI generativa, attraverso soluzioni avanzate di Retrieval Augmented Generation (RAG) e l’adozione di Vector Database ottimizzati.
1. Architetture Cloud per RAG e AI generativa
Miriade progetta infrastrutture RAG con un mix di servizi e best practice.
2. Tuning RAG:un utile corollario
3. Per approfondire insieme a noi
Con oltre dieci anni di esperienza sul cloud e un team con più di 20 specializzazioni su AI e Cloud, Miriade è un partner di riferimento per le imprese italiane che vogliono abilitare casi d’uso di AI generativa avanzata. Il suo approccio al tuning RAG e ai Vector Database combina infrastrutture robuste, consulenza specialistica e best practice architetturali, garantendo:
Miriade abilita così la transizione verso un’AI aziendale realmente utile, affidabile e pronta per il futuro.
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