Comprendere Retrieval Augmented Generation (RAG)

Table of Contents

1. Introduzione
2. Cosa significa "retrieval augmented generation"?
3. I limiti dei traditiona llm
4. La soluzione: una vista tecnica
5. Utilizzo di un vector store
6. Come funziona "retrieval augmented generation"?
7. Vantaggi dell'implementazione di RAG
8. La connessione con il database
9. Una panoramica dell'architettura
10. Conclusioni

🧐 Introduzione

Benvenuti nel nostro video su retrieval augmented generation! Oggi parleremo di questo argomento in dettaglio, esaminando cosa significa e come funziona nell'ambito tecnico. Scopriremo come RAG può aiutare a ottenere informazioni aggiornate e come può essere utilizzato per generare risposte pertinenti. Prima di iniziare, assicuratevi di iscrivervi al nostro canale e condividere questo video se lo trovate utile. Ora, senza ulteriori indugi, andiamo avanti e approfondiamo il tema della retrieval augmented generation.

🤔 Cosa significa "retrieval augmented generation"?

Iniziamo con una breve definizione di "retrieval augmented generation". La parola "augmented" significa aumentare o migliorare, mentre "retrieval" si riferisce all'atto di recuperare o ottenere informazioni. Quindi, possiamo comprendere il concetto di "retrieval augmented generation" come un metodo per ottenere informazioni aggiornate, combinarle con un generatore di linguaggio e utilizzare il tutto per generare risposte precise e pertinenti. Questo approccio risolve le limitazioni dei modelli di linguaggio tradizionali che non sono in grado di comprendere i dati umani o le lingue naturali come l'italiano o l'inglese.

💡 I limiti dei tradizionali llm

Prima di approfondire il concetto di "retrieval augmented generation", è importante comprendere le limitazioni dei modelli di linguaggio tradizionali, noti anche come llm (large language models). Questi modelli, come GPT e GPT-2, possono rispondere alle domande degli utenti, ma hanno alcune limitazioni significative. Ad esempio, i llm sono stati addestrati su dati che potrebbero essere datati e non hanno la capacità di aggiornare le informazioni in tempo reale. Inoltre, non forniscono una fonte per le informazioni fornite, il che significa che gli utenti devono fidarsi delle risposte senza poterle verificare autonomamente. Queste limitazioni possono portare a informazioni obsolete o inaccurate, rendendo i llm meno affidabili per le ricerche o i progetti che richiedono informazioni precise e aggiornate.

👩‍💻 La soluzione: una vista tecnica

Per superare le limitazioni dei tradizionali llm, è possibile utilizzare un approccio chiamato "retrieval augmented generation". Questo approccio prevede l'utilizzo di un "vector store", che è essenzialmente un database di vettori che rappresentano le informazioni da recuperare. Invece di mostrare le informazioni come linguaggio naturale, vengono generati degli "embeddings" (incorporamenti) che rappresentano le informazioni nella forma di vettori. Questi vettori vengono quindi memorizzati nel vector store.

🔍 Come funziona "retrieval augmented generation"?

Quando un utente fa una domanda, la domanda viene convertita in un embedding e viene calcolata la distanza tra l'embedding della domanda e gli embedding presenti nel vector store. In questo modo, è possibile trovare gli embedding che sono più simili alla domanda dell'utente. Una volta trovato l'embedding appropriato, vengono estratte le informazioni corrispondenti e vengono utilizzate insieme alla domanda dell'utente per generare una risposta precisa e aggiornata. Questo approccio combina i vantaggi del retrieval (recupero delle informazioni) con le capacità generative del llm, consentendo di fornire risposte pertinenti e basate sui dati aggiornati.

✅ Vantaggi dell'implementazione di RAG

L'utilizzo della retrieval augmented generation presenta diversi vantaggi. Innanzitutto, consente di ottenere informazioni aggiornate senza la necessità di addestrare continuamente i modelli di linguaggio con nuovi dati. Ciò risparmia tempo e risorse economiche. Inoltre, con l'utilizzo di un vector store, è possibile fornire una fonte per le informazioni, aumentando la fiducia dell'utente nella risposta fornita. Questo è particolarmente importante quando si richiedono informazioni accurate e verificabili. Infine, l'implementazione di RAG può essere estesa per integrare il database direttamente nel modello di generazione, consentendo una maggiore personalizzazione e una risposta ancora più precisa alle domande dell'utente.

🏢 La connessione con il database

La connessione tra il modello di generazione e il database di vettori può essere realizzata utilizzando tecnologie come il long-chain indexing o il ChromaDB. Questi strumenti consentono di creare un vector store efficiente e di ottenere le informazioni richieste con tempi di risposta rapidi. Il collegamento tra il modello di generazione e il database avviene tramite la conversione delle domande degli utenti in input comprensibili dal sistema di ricerca del database e l'estrazione delle informazioni pertinenti per generare una risposta completa.

🏛 Una panoramica dell'architettura

L'architettura di retrieval augmented generation può essere suddivisa in tre principali componenti: il modello di generazione del linguaggio naturale (llm), il sistema di ricerca del database e il vector store dei vettori di informazioni. Il modello di generazione del linguaggio naturale è responsabile della generazione di risposte appropriate basate sui dati forniti dal vector store. Il sistema di ricerca del database gestisce le richieste degli utenti e recupera le informazioni pertinenti dal vector store. Infine, il vector store memorizza i vettori di informazioni che vengono utilizzati per l'elaborazione delle richieste degli utenti. Questo approccio integrato consente una risposta precisa e tempestiva alle domande degli utenti.

🎯 Conclusioni

In conclusione, la retrieval augmented generation è un approccio innovativo per ottenere informazioni accurate e aggiornate. Utilizzando un vector store e un modello di generazione del linguaggio naturale, è possibile fornire risposte pertinenti alle domande degli utenti senza dover addestrare continuamente i modelli con nuovi dati. Questo approccio migliora l'affidabilità e l'accuratezza delle risposte fornite, fornendo agli utenti un'esperienza di ricerca più efficace e soddisfacente. Per saperne di più su come funziona RAG e come implementarlo con strumenti come la long-chain indexing o il ChromaDB, assicuratevi di leggere l'articolo correlato su Medium. Grazie per aver guardato questo video, iscrivetevi al nostro canale per rimanere aggiornati e condividete questo video con chiunque possa trovarlo utile. A presto e buona ricerca!

💡 Highlights

• La retrieval augmented generation (RAG) combina un modello di generazione del linguaggio naturale con un vector store per ottenere informazioni aggiornate e fornire risposte precise agli utenti.
• I modelli di linguaggio tradizionali (llm) hanno limitazioni legate all'aggiornamento delle informazioni e alla mancanza di una fonte verificabile.
• Utilizzando un vector store, è possibile archiviare e recuperare gli embedding delle informazioni, consentendo al modello di generazione di generare risposte basate sui dati più recenti.
• Gli utenti possono ottenere informazioni accurate senza dover addestrare continuamente il modello di generazione del linguaggio naturale.
• La connessione tra il modello di generazione e il vector store può essere realizzata tramite tecnologie come il long-chain indexing o il ChromaDB.
• L'architettura di RAG comprende il modello di generazione del linguaggio naturale, il sistema di ricerca del database e il vector store dei vettori di informazioni.

❓ FAQ

Q: Come posso ottenere informazioni aggiornate utilizzando la retrieval augmented generation (RAG)?
A: La RAG utilizza un vector store che contiene gli embedding delle informazioni aggiornate. Il sistema recupera le informazioni pertinenti dal vector store e le utilizza per generare risposte precise e aggiornate.

Q: Cosa significa "embedding" nel contesto della RAG?
A: Un embedding è una rappresentazione numerica di un'informazione che può essere utilizzata da un modello di generazione del linguaggio per comprendere e manipolare tali informazioni.

Q: Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di un vector store nella RAG?
A: Utilizzando un vector store, è possibile conservare e recuperare facilmente le informazioni necessarie per generare risposte precise e aggiornate. Ciò evita la necessità di addestrare continuamente i modelli di generazione del linguaggio e permette di avere tempi di risposta rapidi.

Q: Quali sono i passaggi per implementare la RAG con successo?
A: I passaggi chiave per implementare la RAG includono la creazione di un vector store, il collegamento tra il modello di generazione del linguaggio e il vector store e l'addestramento del modello per generare risposte basate sui dati recuperati dal vector store.