RAG
Collegare il modello a una base di conoscenza - l'AI prima cerca i fatti, poi risponde. Meno allucinazioni.
Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un'architettura che collega un modello linguistico a una base di conoscenza esterna: prima che il modello risponda, il sistema cerca frammenti di documenti pertinenti e li aggiunge al prompt. Il modello risponde basandosi sui fatti forniti, non solo sulla memoria dell'addestramento. È il modo standard per costruire assistenti aziendali e bot basati su documenti propri: meno allucinazioni, conoscenza aggiornata senza riaddestramento e possibilità di citare le fonti. La qualità del RAG dipende principalmente dalla qualità della ricerca - il modello non può correggere se ha ricevuto frammenti sbagliati.