Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale generativa (AI) ha compiuto passi da gigante grazie ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models). Una delle principali limitazioni di questi modelli risiede nella staticità delle informazioni da cui attingono: i dati su cui sono stati addestrati possono non essere aggiornati, portando a risposte potenzialmente obsolete o imprecise. Per superare questa criticità, si sta affermando una tecnica innovativa chiamata Retrieval-Augmented Generation (RAG), che consente di integrare ai modelli generativi un accesso dinamico a fonti di dati aggiornate.
01Sistemi, nel suo continuo percorso di innovazione e sperimentazione delle più avanzate tecnologie di intelligenza artificiale, ha sviluppato SemplicePA EVO GEN, una piattaforma evoluta che nasce dall’esperienza consolidata di SemplicePA, integrando le più recenti tecniche RAG.
La RAG rappresenta un approccio innovativo che combina le capacità dei modelli generativi con la ricerca di informazioni da repository di dati esterni. Questo significa che, oltre a utilizzare la conoscenza già acquisita dal LLM, il sistema AI può accedere in tempo reale a informazioni provenienti da database, documenti aziendali, feed di notizie e altre fonti. L’obiettivo è fornire risposte più accurate, contestuali e aggiornate rispetto a quelle offerte da un modello di intelligenza artificiale tradizionale.
I principi fondamentali della RAG
- Accesso a dati dinamici: i modelli RAG integrano dati continuamente aggiornati senza necessità di riaddestrare l’intero modello AI.
- Miglioramento della pertinenza delle risposte: grazie alla ricerca semantica avanzata, il sistema può fornire risposte più contestualizzate e pertinenti.
- Tracciabilità delle fonti: a differenza dei LLM tradizionali, i sistemi basati su RAG possono citare le fonti da cui hanno recuperato le informazioni, migliorando la trasparenza e la verificabilità dei dati.
Il funzionamento della Retrieval-Augmented Generation
La RAG non si limita a recuperare informazioni in base a una ricerca testuale, ma le utilizza per arricchire il processo di generazione del testo. A differenza della semplice ricerca semantica, che mira a trovare il documento più rilevante, la RAG utilizza il contenuto recuperato per migliorare le risposte del modello AI, combinando ricerca e generazione.
Il processo RAG si articola in diverse fasi:
- Ingestione e indicizzazione dei dati: i dati provenienti da diverse fonti (database strutturati, documenti, pagine web, repository aziendali) vengono elaborati e archiviati in un database vettoriale.
- Recupero delle informazioni pertinenti: quando un utente pone una domanda, il sistema esegue una ricerca contestuale nei dati indicizzati per estrarre informazioni pertinenti.
- Generazione della risposta: le informazioni recuperate vengono integrate nel prompt e fornite al modello generativo, che produce una risposta arricchita, accurata e contestuale.
01Sistemi, come accennato, ha integrato le tecniche RAG nella sua nuova piattaforma SemplicePA EVO GEN, evoluzione della precedente soluzione SemplicePA.
L’integrazione della Retrieval-Augmented Generation nei sistemi di AI generativa rappresenta un passo cruciale per superare i limiti dei LLM tradizionali, offrendo risposte più aggiornate e precise. La piattaforma SemplicePA EVO GEN di 01Sistemi dimostra come l’adozione della RAG possa rivoluzionare la gestione delle informazioni, migliorando l’accuratezza e la pertinenza delle risposte AI in molteplici settori. Questa tecnologia si configura come un’innovazione chiave per il futuro dell’intelligenza artificiale applicata alla ricerca documentale e alla gestione della conoscenza aziendale.
Caratteristiche principali di SemplicePA EVO GEN
- Flessibilità nell’uso di LLM differenti: possibilità di combinare diversi modelli linguistici con motori semantici avanzati.
- Integrazione con repository documentali complessi: gestione di portali istituzionali, archivi normativi, CMS e altre fonti di dati strutturati e non strutturati.
- Ricerca potenziata e risposte generative: unione della potenza dei motori di ricerca semantici con le capacità dei modelli generativi per offrire risposte contestualizzate.
La piattaforma è progettata per un’esperienza di Explore & Discover Documents and Contents, rendendo accessibile e navigabile qualsiasi tipologia di repository informativo, tra cui portali istituzionali, sistemi di gestione documentale, repository strutturati e non strutturati, CMS (Content Management System), nonché archivi di documenti testuali come schede prodotto, regolamenti, contratti e documentazione tecnica.
Uno dei principali punti di forza di SemplicePA EVO GEN è la capacità di integrare e processare simultaneamente più fonti di dati. Ad esempio, in un contesto istituzionale, può gestire e correlare le informazioni presenti nei testi di un portale con i documenti allegati, come quelli di un ente pubblico che deve rendere accessibili pratiche amministrative, normative, delibere o atti di trasparenza. Questo approccio non solo ottimizza la fruibilità interna delle informazioni, ma garantisce anche una comunicazione più chiara ed efficace verso i cittadini.
SemplicePA EVO GEN trova applicazione in molteplici contesti, sia pubblici che privati:
- Enti pubblici: miglioramento della trasparenza amministrativa attraverso una gestione efficiente di documenti e procedure.
- Corporate e aziende industriali: ottimizzazione dell’accesso alle informazioni aziendali, schede prodotto e documenti tecnici.
- Settore bancario e assicurativo: gestione avanzata di regolamenti, contratti e documentazione finanziaria per una migliore interazione con clienti e agenti.
- Settore privato: la piattaforma supporta l’integrazione di documenti non strutturati come cataloghi di prodotti, specifiche tecniche, regolamenti aziendali e contratti, offrendo vantaggi significativi a realtà corporate, aziende industriali e di servizi. Gli strumenti messi a disposizione possono essere utilizzati per l’ottimizzazione dei flussi interni oppure per la condivisione efficace di informazioni con agenti, rivenditori e clienti finali.
La piattaforma supera i limiti degli LLM tradizionali, migliorandone precisione e attualità, fornendo risposte più contestuali e verificabili. La RAG si conferma quindi una tecnologia strategica per le applicazioni aziendali basate su AI generativa, con casi d’uso già consolidati in chatbot, e-mail automation, assistenza virtuale e gestione intelligente dei dati.
SemplicePA EVO GEN è la soluzione ideale per chi cerca un motore di ricerca avanzato, potenziato dall’AI generativa, capace di garantire risposte sempre aggiornate, pertinenti e affidabili.
