L’intelligenza artificiale generativa basata su Large Language Models (LLM) è ormai lo standard per automatizzare la produzione di contenuti testuali. Un LLM addestrato su trilioni di token dimostra sorprendente fluidità stilistica e una capacità di ragionamento emergente, restituendo risposte coerenti, esaustive e spesso indistinguibili da quelle umane.
Tuttavia, la stessa architettura che ne alimenta la potenza costituisce il suo principale limite. La conoscenza di un LLM è cristallizzata nel momento in cui il pre-training, o l’eventuale fine-tuning, si conclude. Le informazioni successive, che si tratti di aggiornamenti normativi, lanci di nuovi prodotti o cambiamenti di mercato, non sono accessibili al modello, a meno di un nuovo ciclo di addestramento costoso e time-consuming. Il risultato? Allucinazioni e risposte generiche che erodono la fiducia di utenti, clienti e stakeholder.
Per un’azienda che ambisce ad utilizzare l’AI al servizio di processi critici, servizio clienti, supporto interno, data-driven decision making, questo vincolo diventa un ostacolo strategico. Serve un modo affidabile per “innestare” dati aggiornati e proprietari nel ragionamento del LLM senza dover ricominciare da zero ogni volta che la conoscenza evolverà.
Che cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una tecnica di intelligenza artificiale che unisce la potenza dei LLM con sistemi di recupero di informazioni. Invece di far affidamento solo su ciò che un modello ha “imparato” durante il suo addestramento, RAG permette al modello di attingere a dati e conoscenze esterne in tempo reale per generare risposte più accurate e pertinenti. Possiamo immaginarlo come un “esame a libro aperto” per un’AI, il modello ha a disposizione i propri “ricordi” (il training) ma può anche sfogliare un libro o un database durante l’esecuzione per trovare le informazioni necessarie a rispondere a una domanda.
Mentre un normale modello linguistico risponde basandosi solo sulla “memoria” dei dati con cui è stato addestrato, un modello con RAG può fare ricerche al momento per trovare dettagli aggiuntivi. È come chiedere a due persone di risolvere un quiz, una ha a disposizione solamente la propria memoria, l’altra può anche utilizzare Google o un libro. Chiaramente, chi può consultare una fonte aggiornata avrà più probabilità di dare una risposta corretta, soprattutto se la domanda richiede conoscenze molto specifiche o aggiornate.
Come funziona la RAG?
Un sistema RAG funziona attraverso due fasi chiave, prima recupera i dati pertinenti, poi li usa per generare la risposta.
Recupero delle informazioni
Di fronte a una domanda dell’utente, il sistema effettua una ricerca nelle basi di conoscenza disponibili, che possono essere documenti aziendali, database, articoli web, etc. per trovare le informazioni più rilevanti. Spesso questa ricerca avviene con l’aiuto di un database vettoriale e di algoritmi di similarità semantica. La domanda viene trasformata in un vettore numerico e confrontata con vettori rappresentativi dei documenti, per identificare quelli più affini al contenuto della query. In sostanza, il sistema individua alcuni “pezzi di conoscenza” (testi, paragrafi, record) che potrebbero contenere la risposta o elementi utili per costruirla.
Integrazione nel prompt
I dati trovati nella fase di recupero vengono quindi inseriti nel prompt fornito al modello generativo. In pratica, il sistema costruisce un nuovo input per il LLM che comprende sia la domanda originale dell’utente, sia un contesto aggiuntivo contenente i fatti o i testi recuperati. Spesso si aggiunge anche un’istruzione del tipo “Rispondi utilizzando solo le informazioni fornite” per vincolare il modello a basarsi su quelle fonti.
Generazione della risposta
A questo punto, il modello linguistico generativo elabora il prompt arricchito dal contesto e produce una risposta in linguaggio naturale. La risposta generata è dunque una sintesi delle capacità linguistiche del LLM con le informazioni esterne recuperate. Idealmente, il modello utilizza le fonti fornite per formulare la risposta, evitando di inventare dettagli non presenti nel contesto. Il risultato finale è un testo che appare fluido e colloquiale, ma che contiene informazioni fattuali prese dalle fonti di conoscenza fornite.
Da un punto di vista implementativo, la RAG spesso sfrutta tecnologie come i database vettoriali (per indicizzare e cercare testi tramite embedding numerici) e componenti di orchestrazione che gestiscono il flusso tra la ricerca e la generazione. Tuttavia, questi dettagli tecnici operano dietro le quinte. Per l’utente finale, l’esperienza è semplicemente quella di fare una domanda a un’AI e ricevere una risposta articolata che, se necessario, cita o si rifà a fonti reali. Ad esempio, un assistente virtuale basato su RAG potrebbe rispondere a una domanda fornendo anche riferimenti a documenti da cui ha tratto l’informazione, aumentando così la trasparenza e la fiducia nella risposta.
Figura: Flusso semplificato di un sistema RAG.
Un utente pone una domanda al sistema (1). Il sistema RAG utilizza la query per cercare informazioni rilevanti nelle proprie fonti di conoscenza esterne (2), ad esempio documenti o database (Knowledge Sources). Le informazioni pertinenti trovate vengono restituite come contesto aggiuntivo (3). Questo contesto viene quindi unito al prompt originale (4) e inviato al modello generativo (LLM). Infine il modello produce una risposta testuale tenendo conto sia della domanda sia del contesto fornito (5), fornendo all’utente una risposta arricchita di dati aggiornati.
Quali problemi risolve (davvero) la RAG?
La Retrieval-Augmented Generation nasce per affrontare diverse limitazioni dei modelli linguistici tradizionali, offrendo soluzioni concrete che migliorano accuratezza, aggiornamento, pertinenza e trasparenza delle risposte.
Conoscenze statiche e datate
I grandi modelli linguistici come GPT sono addestrati su enormi quantità di dati, ma quella conoscenza è “congelata” al momento dell’addestramento. Ciò significa che un LLM tradizionale non sa nulla di ciò che è avvenuto dopo la fine del suo training e potrebbe non conoscere informazioni specifiche di dominio, come ad esempio procedure interne di un’azienda o dettagli tecnici di un prodotto, se non erano presenti nei dati di addestramento.
La RAG risolve questo problema consentendo al modello di accedere a informazioni aggiornate e di dominio specifico al momento della domanda. In altre parole, grazie al recupero, l’AI può sfruttare dati recenti (ultime ricerche, news, documenti tecnici) e conoscenze specialistiche che non facevano parte del suo training. Questo permette di offrire risposte sempre aggiornate e pertinenti, un vantaggio cruciale in contesti come retail, finanza o sanità, dove le informazioni evolvono rapidamente. È sufficiente aggiornare la knowledge base per rendere disponibile la nuova informazione all’AI, senza dover attendere un nuovo training.
Allucinazioni e inesattezze
Un problema ben noto degli LLM è la tendenza ad allucinare, ovvero a generare risposte che sembrano plausibili ma in realtà sono inventate o errate. Questo accade perché il modello prova a comporre la risposta basandosi su pattern linguistici, senza una verifica fattuale. Ciò può portare, ad esempio, un chatbot ad affermare con sicurezza false statistiche o addirittura inventare riferimenti inesistenti.
Integrando un modulo di recupero, la RAG ancora il modello a dati reali, riducendo drasticamente queste allucinazioni. Se un LLM dispone nel prompt di fatti estratti da fonti affidabili, sarà meno incline a riempire i vuoti di conoscenza con fantasie. In pratica, la RAG fonde il funzionamento di un LLM con una ricerca documentale, aiutando i modelli linguistici a rimanere aderenti ai fatti. Inoltre, un sistema RAG ben progettato può anche indicare la fonte dell’informazione, ad esempio il documento o la pagina da cui è stato tratto un passaggio, aumentando la trasparenza e la fiducia dell’utente nel sistema. In contesti professionali, questa tracciabilità è spesso indispensabile quanto la risposta stessa.
Integrazione di conoscenza senza ri-addestramento
Normalmente, per insegnare a un modello linguistico nuovi dati, ad esempio la documentazione aziendale interna, l’unica strada è ri-addestrarlo o fine-tunarlo con quei dati, un processo costoso e complesso.
Uno dei grandi vantaggi della RAG è che evita la necessità di addestramenti frequenti, perché rende disponibili le nuove informazioni al modello senza alterarne i parametri. Con la RAG, le informazioni esterne non vengono inserite nel modello attraverso un nuovo addestramento, ma sono recuperate dinamicamente al momento della richiesta, permettendo al modello di utilizzarle subito senza doverle apprendere in modo permanente. Questo approccio fa risparmiare tempo e risorse, e riduce i costi computazionali e finanziari di mantenere l’AI aggiornata. In ambito aziendale, ciò consente di aggiornare rapidamente le informazioni a disposizione degli Agenti AI, ad esempio su policy o nuovi prodotti, semplicemente aggiungendo i documenti alla knowledge base.
Ma non solo, grazie a questo meccanismo, si possono costruire applicazioni altamente personalizzate su domini specifici senza dover sviluppare un modello per ciascun caso. Basta fornire al sistema un database rilevante (come manuali tecnici, FAQ, articoli scientifici) e l’AI sarà in grado di utilizzarlo al momento opportuno. La stessa infrastruttura generativa può così servire scenari molto diversi, mantenendo una forte coerenza e specializzazione nelle risposte.
Miglioramento della pertinenza e del contesto
In molte applicazioni, il successo di una risposta dipende dall’avere il giusto contesto. Un LLM isolato potrebbe fornire risposte generiche o fuori luogo se la domanda è vaga o ambigua.
La RAG affronta questo problema fornendo al modello un contesto aggiuntivo mirato, estratto dalle fonti più rilevanti rispetto alla query. Questo porta a risposte molto più centrate sulla richiesta dell’utente. Ad esempio, se si chiede a un assistente virtuale “Come faccio a configurare X?”, un LLM standard potrebbe dare istruzioni vaghe, mentre un sistema RAG recupererebbe dal manuale tecnico la sezione specifica e la userebbe per fornire istruzioni dettagliate. Il risultato è un’interazione più utile, precisa, e spesso arricchita da dettagli rilevanti, come citazioni, definizioni, esempi pratici o riferimenti normativi.
Questo impatta direttamente sull’esperienza utente, l’AI diventa più utile, più affidabile, più facile da usare. L’utente riceve risposte corrette al primo tentativo, risparmiando tempo e aumentando la fiducia nel sistema. Che si tratti di un cliente, di un dipendente o di un professionista, il beneficio percepito cresce notevolmente quando l’interazione è ben contestualizzata.
Efficienza operativa e scalabilità
Infine, dal punto di vista architetturale e operativo, la RAG introduce vantaggi significativi. Separando la conoscenza dal modello generativo, si ottiene una soluzione più modulare, scalabile e flessibile. È possibile espandere la base conoscenza man mano che crescono le esigenze informative, senza toccare il modello. Allo stesso modo, si possono rimuovere documenti obsoleti o aggiornare contenuti in tempo reale, mantenendo il sistema allineato alle evoluzioni del contesto.
Questa architettura riduce anche i costi tecnici, durante l’inferenza si passano al modello solo gli estratti rilevanti e non l’intero corpus documentale, ottimizzando tempi di risposta e costi computazionali. Le aziende mantengono inoltre un maggiore controllo sui propri dati, potendo applicare filtri e livelli di accesso personalizzati.
Come la RAG prende vita in indigo.ai
In indigo.ai, abbiamo sviluppato una pipeline RAG all’avanguardia, progettata per integrare in modo fluido fonti di conoscenza esterne in ogni interazione conversazionale. Combinando metodi di recupero avanzati e modelli generativi di ultima generazione, il nostro sistema assicura che ogni domanda dell’utente riceva una risposta basata sulle informazioni più pertinenti e aggiornate disponibili.
Questa architettura solida e modulare non solo migliora l’accuratezza e l’affidabilità delle risposte, ma consente anche di citare chiaramente le fonti utilizzate, rendendo i nostri Agenti AI strumenti dinamici, trasparenti e davvero affidabili.
Alcuni casi d’uso reali di utilizzo della RAG
La Retrieval-Augmented Generation sta alimentando una nuova ondata di applicazioni AI in diversi settori.
Caso d’uso RAG #1: motori di ricerca aziendali e assistenti interni
Uno degli utilizzi più immediati di RAG è all’interno delle aziende, per realizzare motori di ricerca intelligenti sui dati aziendali o Agenti AI o assistenti virtuali per dipendenti. Ogni grande organizzazione accumula immense quantità di conoscenza in documenti, manuali, wiki interne, email, database di clienti e altri archivi. Spesso recuperare l’informazione giusta rapidamente è difficile, perché i sistemi di ricerca tradizionali sono limitati oppure perché i dipendenti non sanno dove cercare.
Con la RAG, invece, è possibile creare un team di Agenti AI aziendale in grado di comprendere domande in linguaggio naturale e attingere alla base di conoscenza interna per fornire risposte immediate. Un esempio viene dal settore finanziario, dove una società può sviluppare un team di Agenti AI per i propri consulenti finanziari basato su un LLM con un sistema RAG collegato al vasto archivio di conoscenze e documenti aziendali. In pratica, un consulente può chiedere agli Agenti AI di trovare l’ultima analisi su un particolare mercato o i dettagli di un prodotto finanziario della banca e l’AI restituisce la risposta contestualizzata con i documenti di riferimento, riducendo il tempo che i dipendenti spendono a cercare manualmente tra intranet e archivi e assicurandosi che le risposte siano sempre coerenti con le conoscenze aggiornate dell’azienda.
Caso d’uso RAG #2: E-commerce e raccomandazione prodotti
Shop online possono usare la RAG per migliorare sia la ricerca prodotti sia i sistemi di recommendation, anche attraverso l’implementazione di Agenti AI capaci di interagire in linguaggio naturale con i clienti. Per la ricerca, un utente può fare domande complesse tipo “Sto cercando un regalo per una persona che ama il trekking in montagna, sotto i 100€, avete suggerimenti?”; un sistema RAG potrebbe incrociare catalogo prodotti, descrizioni e recensioni, per poi proporre una risposta del tipo “Potresti considerare X o Y, X è uno zaino da trekking leggero con ottime recensioni, costa 85€, e Y un bastone da trekking pieghevole di alta qualità a 60€, molto consigliato per escursioni in montagna”. Ciò va oltre le query per parola chiave, offrendo un servizio quasi consulenziale. Per le raccomandazioni, la RAG potrebbe combinare dati utente come lo storico acquisti e le preferenze con informazioni sui prodotti per generare suggerimenti motivati in linguaggio naturale, ad esempio “Dato che hai acquistato scarponi da montagna potresti aver bisogno di calze tecniche traspiranti, abbiamo questo set della Marca X che si abbina bene”.
Caso d’uso RAG #3: Agenti AI per l’assistenza clienti
Un altro ambito in cui la RAG sta trovando applicazione è quello degli Agenti AI rivolti ai clienti o agli utenti generale. Parliamo di Agenti AI utilizzabili su siti web, WhatsApp e altri canali di comunicazioni dell’azienda.
Immaginiamo un team di Agenti AI di assistenza clienti per un’azienda di servizi, tradizionalmente, questi bot erano limitati a risposte pre-programmate o a basi di dati FAQ statiche. Con la RAG, invece, il team di Agenti AI può comprendere qualsiasi domanda posta dal cliente e cercare la risposta nei documenti aziendali, manuali d’uso, guide, politiche di reso, storico ordini, ecc. fornendo poi una risposta precisa e personalizzata. Ad esempio, un utente potrebbe chiedere informazioni sui servizi o sui pagamenti, e gli Agenti AI, tramite la RAG, possono recuperare la documentazione pertinente, come le condizioni di servizio o le modalità di fatturazione, e rispondere nel modo corretto. Il cliente ottiene subito l’informazione che cerca, senza dover navigare tra le pagine di aiuto o attendere un operatore umano, che può così concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto.
Altri settori applicativi
La Retrieval-Augmented Generation trova applicazione in numerosi altri settori, dove la capacità di fornire risposte accurate, contestualizzate e supportate da fonti affidabili è cruciale.
In ambito sanitario, la RAG viene sperimentata per sviluppare assistenti clinici in grado di consultare linee guida, protocolli ospedalieri e letteratura scientifica, supportando medici e operatori nella diagnosi e nella cura con risposte affidabili e allineate alle evidenze.
Anche nel settore legale, si stanno testando Agenti AI capaci di recuperare normative, sentenze e precedenti giurisprudenziali, riducendo il tempo di ricerca e aumentando la precisione delle analisi legali.
In ambito educativo, la RAG abilita tutor intelligenti che rispondono alle domande degli studenti attingendo direttamente al materiale didattico, restituendo spiegazioni chiare, coerenti e personalizzate.
Nell’industria e nella manutenzione, può essere utilizzata per supportare tecnici e ingegneri nella diagnosi di guasti e nell’esecuzione di interventi, recuperando procedure dai manuali tecnici e dalla documentazione aziendale.
In tutti questi ambiti, la RAG si dimostra una soluzione versatile ed efficace, capace di portare valore concreto dove è richiesta una conoscenza specialistica aggiornata e facilmente accessibile.
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) rappresenta oggi una delle soluzioni più promettenti per superare i limiti intrinseci dei modelli linguistici tradizionali, offrendo un ponte tra la potenza generativa degli LLM e la dinamicità della conoscenza aggiornata. Consentendo l’accesso a fonti esterne in tempo reale, la RAG migliora significativamente accuratezza, pertinenza, trasparenza e personalizzazione delle risposte. Che si tratti di assistenza clienti, consulenza interna, supporto sanitario o applicazioni educative, la RAG si sta affermando come uno standard architetturale per l’AI enterprise, capace di rispondere con precisione alle esigenze informative più complesse. In un mondo in cui l’informazione evolve di continuo, dotare l’intelligenza artificiale della capacità di cercare e aggiornarsi è ciò che la rende realmente utile, affidabile e pronta per l’adozione su larga scala.
FAQ
In cosa si differenzia la RAG da un modello AI tradizionale come ChatGPT?
La differenza principale risiede nell’accesso alla conoscenza. Un modello tradizionale come ChatGPT si basa esclusivamente su ciò che ha “imparato” durante la fase di addestramento, che è un processo statico. Una volta completato, la sua conoscenza non evolve, e tutte le risposte si fondano su dati che potrebbero essere obsoleti o generici. Un sistema RAG, invece, integra un modulo di recupero delle informazioni che gli permette di effettuare ricerche in tempo reale su fonti esterne, come documentazione aziendale, database, articoli web o archivi interni. In questo modo, può generare risposte aggiornate, contestualizzate e basate su dati specifici, superando i limiti di temporalità e dominio degli LLM tradizionali.
È necessario ri-addestrare o fine-tunare il modello ogni volta che cambiano le informazioni aziendali?
Assolutamente no, ed è proprio questo uno dei punti di forza della RAG. Nei sistemi LLM tradizionali, l’inserimento di nuove conoscenze richiede un processo di fine-tuning o addestramento supplementare, operazioni complesse, costose e dispendiose in termini di tempo e risorse. Con la RAG, invece, i contenuti aggiornati vengono semplicemente aggiunti alla knowledge base esterna. Quando l’utente pone una domanda, il modulo di recupero individua automaticamente le fonti più rilevanti, che vengono inserite nel prompt del modello per generare la risposta. Questo consente un aggiornamento continuo della base informativa del sistema, senza modificare i pesi del modello né lanciare nuovi cicli di training.
Quali aziende possono trarre il massimo vantaggio da una soluzione RAG?
La RAG è particolarmente vantaggiosa per tutte le aziende che operano in contesti ad alta densità informativa o soggetti a frequenti aggiornamenti, come il settore finanziario, assicurativo, legale, sanitario, tecnologico o dell’e-commerce. In questi ambiti, avere un sistema AI in grado di rispondere in modo accurato e sempre aggiornato migliora notevolmente la qualità del servizio e l’efficienza operativa. Ad esempio, un e-commerce può usare la RAG per fornire consigli di acquisto personalizzati basati sul catalogo aggiornato, mentre una banca può offrire supporto normativo e informativo ai propri consulenti grazie a un accesso istantaneo alla documentazione interna. Anche le PMI possono adottare sistemi RAG per chatbot, knowledge base dinamiche o strumenti di supporto ai dipendenti, ottenendo benefici concreti a costi contenuti.
