RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Tecnica che combina la ricerca di informazioni in una knowledge base con la generazione di risposte tramite LLM.
Tecnica che combina la ricerca di informazioni in una knowledge base con la generazione di risposte tramite LLM.
Définition détaillée
Il RAG è un'architettura che arricchisce le capacità di un LLM fornendo informazioni contestuali da una knowledge base esterna. Il processo ha due fasi: (1) recupero documenti rilevanti da un database vettoriale, (2) generazione risposta contestualizzata dal LLM.
Cas d'usage
Chatbot documentale HR: i dipendenti interrogano le policy interne in linguaggio naturale. Il RAG recupera i passaggi pertinenti e il LLM genera una risposta precisa.
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Questions fréquentes
Differenza tra RAG e fine-tuning?
Il RAG aggiunge contesto dinamico senza modificare il modello. Il fine-tuning adatta profondamente il modello a un dominio.