Retrieval-Augmented Generation: oltre l’addestramento dell’AI

I modelli di GenAI, sebbene siano addestrati su un’enorme gamma di concetti generali, spesso faticano a focalizzarsi su un tema specifico richiesto dall’interlocutore umano durante una conversazione. Questa vasta gamma di conoscenze, infatti, può indurre i modelli a deviare verso argomenti correlati ma non strettamente pertinenti, generando risposte che, anche se corrette, possono allontanarsi dall’ambito specifico richiesto dall’utente. Questa tendenza a ‘generalizzare’ e ‘spaziare’ eccessivamente, se non ben guidata a livello di input/prompt, evidenzia una limitazione intrinseca nei modelli basati su grandi quantità di dati di addestramento. Una limitazione che li rende al tempo stesso anche soggetti a inaffidabilità contestuale. Ed è qui che entra in gioco il RAG.

Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) rappresenta un importante progresso nelle interazioni iterative tra utente e AI. Questa tecnologia di apprendimento automatico, infatti, combina le capacità di generazione di output dei modelli di linguaggio GenAI come ChatGPT con il recupero mirato di informazioni da fonti esterne specifiche. In pratica, il RAG migliora il processo di raccolta informativa, recuperando le informazioni più pertinenti da specifici database o dal web, filtrandole per argomento specifico così da fornire risposte più accurate, dettagliate e inerenti al contesto richiesto.

Nel corso di questo articolo, esploreremo in dettaglio il funzionamento del RAG, i suoi vantaggi e le sue applicazioni, nonché le opportunità e le prospettive future che questa nuova forma di interazione offre.

I Fondamenti dei modelli di AI per la generazione di testo

Per comprendere al meglio il concetto di RAG, è però essenziale fare prima un breve excursus sui modelli di intelligenza artificiale impiegati nella generazione di testo. Questi modelli, ormai noti come modelli LLM, sfruttano le tecnologie di Natural Language Processing (NLP) per assimilare il linguaggio naturale dalle vaste quantità di dati testuali sui quali vengono addestrati.

Un classico esempio di tali modelli è sicuramente il GPT (Generative Pre-trained Transformer) sviluppato da OpenAI. GPT si basa su un’architettura di rete neurale chiamata Transformer, ottimizzata per elaborare sequenze di testo con efficienza al fine di generare nuovi segmenti di testo in modo coerente e naturale. In pratica, questi LLM funzionano prevedendo la parola o le parole più probabili in una sequenza, utilizzando indizi di contesto, attraverso un processo noto come “generazione da sequenza a sequenza” (sequence-to-sequence generation)^[1]I modelli di linguaggio come GPT sono addestrati, dunque, a prevedere (statisticamente) la prossima parola (o token) in una sequenza di testo, sulla base delle parole precedenti..

In estrema sintesi, il modello riceve un input, come una domanda o un prompt (istruzione), e produce un output corrispondente, come una risposta o un testo generato. Durante questo processo, inoltre, il modello utilizza un particolare meccanismo chiamato “attenzione”, che consente di identificare e concentrarsi sulle parti più rilevanti dell’input mentre genera l’output.

Nonostante le loro capacità avanzate, i modelli di linguaggio come GPT hanno una limitazione significativa: possono generare testo basandosi solo sulle informazioni acquisite durante l’addestramento. Questo implica che, sebbene possano fornire risposte coerenti e naturali, la loro base di conoscenza è confinata (o in alcuni casi “allargata”) ai dati sui quali sono stati addestrati.

Per superare questo ostacolo, è stato sviluppato il concetto di “recupero di informazioni”, noto come Retrieval-Augmented Generation (RAG). Tale approccio integra un sistema aggiuntivo che, operando in un contesto ben definito, permette al modello di attingere ad informazioni pertinenti aggiuntive da fonti specifiche, come database o Internet. Questo sistema di recupero infatti, agendo in parallelo, non solo arricchisce ma anche orienta tutto il processo di generazione del testo con dati aggiornati e contestuali, che potrebbero non essere presenti nel set di dati originale utilizzato per il training del modello.

Di conseguenza, i modelli di linguaggio generano testo basandosi sulle loro conoscenze pregresse mentre, contemporaneamente, il sistema di recupero agisce come una guida, fornendo ed integrando attivamente informazioni aggiuntive specifiche per la produzione dell’output finale. Questa combinazione migliora notevolmente l’accuratezza e la pertinenza delle risposte generate, sfruttando sia la capacità del modello di generare testo naturale e coerente, sia l’accesso a un vasto repertorio di informazioni specifiche attraverso il recupero mirato di dati contestuali.

RAG: questo sconosciuto

Dopo aver esplorato i fondamenti dei modelli di AI per la generazione di testo ed il concetto di recupero di informazioni, passiamo ora ad analizzare più nel dettaglio il funzionamento del Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Il RAG, come accennato in precedenza, è essenzialmente un sistema ibrido che integra due componenti principali: un modello di linguaggio LLM basato sull’architettura Transformer ed un modulo di recupero di informazioni per facilitarne l’apprendimento automatico contestualizzato.

Il processo inizia con l’input dell’utente, come una domanda o un comando specifico. Questo attiva il modulo di recupero delle informazioni che impiega tecniche avanzate di deep learning, tra le quali il Multi-Head Self-Attention (meccanismo di ‘auto-attenzione’ multi-modulo), per analizzare l’input in modo efficace e contestualizzato alla richiesta. Dopo questa analisi preliminare, il modulo procede alla ricerca di informazioni specifiche e contestuali in database, documenti o sull’intero web, identificando i passaggi di testo più pertinenti che contengono le informazioni necessarie per formulare una risposta altamente specifica.

Una volta identificati, i passaggi pertinenti vengono inviati al modello di linguaggio pre-addestrato insieme all’input originale. Qui entra in azione, nuovamente, il meccanismo di Multi-Head Self-Attention del modello. Come in precedenza, questa nuova attivazione del meccanismo, consente al modello di esaminare l’input da molteplici prospettive contemporaneamente. Ogni ‘testa’ (head)^[2]Nell’ambito dei modelli di linguaggio basati sull’architettura Transformer, il termine ‘testa’ si riferisce ad una delle unità/moduli indipendenti del meccanismo di Multi-Head Self-Attention. Ogni testa esegue una propria operazione di attenzione in parallelo alle altre, … continua... del meccanismo, infatti, si concentra su diversi aspetti dell’input e dei passaggi recuperati, permettendo al modello di percepire una vasta gamma di connessioni e sfumature linguistiche che potrebbero altrimenti essere trascurate.

Sfruttando questa capacità di analisi multi-prospettica, quindi, il modello determina quali informazioni recuperate siano effettivamente più pertinenti per fornire una risposta esaustiva all’input iniziale dell’utente. Ad esempio, se l’input riguarda una specifica proprietà del monte Everest, il modello non solo recupererà informazioni generali sulla montagna, ma anche dettagli mirati come l’altezza precisa o le caratteristiche geomorfiche, in base all’interesse espresso nell’input originale.

A questo punto, il modello di linguaggio integra le informazioni selezionate nel suo processo di generazione di testo. L’output finale è quindi una risposta coerente con l’input originale, ma arricchita da dettagli contestualizzati e direttamente pertinenti, frutto delle informazioni contestuali recuperate. Questo miglioramento sostanziale nella qualità e applicabilità della risposta generata rappresenta il vero punto di forza del RAG.

Per riprendere l’esempio del monte Everest, mentre un modello tradizionale potrebbe fornire informazioni generiche o estremamente limitate al suo dataset, il RAG andrebbe oltre, producendo una risposta del tipo: «L’altezza precisa del Monte Everest è di 8.849 metri sul livello del mare. Si trova al confine tra Nepal e Tibet ed è la montagna più alta del mondo, con caratteristiche geomorfiche uniche date dalla sua posizione…» e così via, integrando dettagli mirati e approfonditi.

Questo semplicissimo esempio dimostra come il RAG combini efficacemente le capacità generative dei modelli di linguaggio con informazioni specifiche recuperate da fonti esterne, migliorando significativamente l’accuratezza, la rilevanza e il valore aggiunto delle risposte generate rispetto ai sistemi tradizionali.

I vantaggi nell’implementazione del RAG all’interno dei modelli LLM…

Il RAG offre numerosi vantaggi rispetto ai modelli tradizionali di generazione di testo che si basano esclusivamente sui dati di addestramento, fra i quali:

• Una maggiore accuratezza e rilevanza delle informazioni generate. Il RAG supera/migliora i modelli di linguaggio tradizionali integrando informazioni recuperate da fonti esterne che possono essere specifiche, affidabili e aggiornate. Questo accesso ad un patrimonio informativo più mirato e contestualizzato si traduce in risposte più precise e dettagliate, oltre che aderenti al contesto specifico della richiesta dell’utente.
• La capacità di rispondere a domande più complesse e specifiche. A differenza dei modelli tradizionali, limitati dai ‘soli’ dati di addestramento, il RAG può attingere a informazioni aggiuntive per affrontare richieste più articolate e dettagliate. Questo lo rende particolarmente efficace in risposta a domande che richiedono conoscenze specialistiche o dettagli approfonditi.
• Il miglioramento nella personalizzazione delle risposte basate sul contesto recuperato. Il RAG eccelle nella personalizzazione delle risposte in base al contesto specifico dell’input dell’utente. Attraverso il recupero di informazioni rilevanti, il sistema può adattare la sua risposta alle esigenze e agli interessi espressi, offrendo un’interazione più naturale e soddisfacente.

Inoltre, il RAG si distingue per la sua capacità di rimanere costantemente aggiornato con le ultime informazioni, semplicemente modificando i contesti di ricerca o aggiornando le fonti di dati utilizzate per il recupero. Questo assicura che le risposte generate siano sempre allineate con le informazioni più recenti, indipendentemente dalle conoscenze acquisite durante l’addestramento.

Possiamo quindi facilmente comprendere come l’approccio del RAG rappresenti un significativo passo avanti verso sistemi di generazione di testo più accurati, contestualizzati ed in grado di rispondere efficacemente ad una vasta gamma di richieste complesse in ambiti sempre più specifici. La sua capacità di attingere ad informazioni aggiornate in tempo reale, poi, anziché dipendere esclusivamente dai dati statici sui quali il modello di linguaggio è stato addestrato può tradursi in una maggiore efficienza operativa, riducendo la necessità di frequenti e impegnativi aggiornamenti del training set. Efficienza operativa che, a sua volta, potrebbe comportare benefici tangibili come una riduzione della richiesta di risorse hardware ad alte prestazioni e dei conseguenti costi operativi e di consumo energetico ridotti, anche se è importante considerare che le operazioni di recupero di informazioni in tempo reale potrebbero, a loro volta, risultare impegnative in termini di risorse computazionali a seconda della natura e della scala delle query gestite dal sistema.

Nel complesso, il RAG si pone come un’innovazione promettente in grado di combinare efficacemente la potenza generativa dei modelli di GenAI, con l’accesso dinamico a un vasto patrimonio informativo sempre aggiornato, al fine di produrre risposte più accurate, dettagliate e aderenti al contesto richiesto.

…e le limitazioni

Nonostante i numerosi vantaggi offerti, il Retrieval-Augmented Generation (RAG) non è certo esente da alcune limitazioni significative:

• Dipendenza dalla qualità delle fonti di informazione. Il RAG dipende fortemente dalla qualità e dall’affidabilità delle fonti esterne da cui attinge le informazioni. Se le fonti non sono aggiornate o contengono dati errati, il RAG può generare risposte inesatte o fuorvianti. Pertanto, è essenziale che le fonti di informazione alle quali accede, siano costantemente verificate e controllate per preservare l’integrità delle risposte generate. Algoritmi di ricerca avanzati e tecniche di filtraggio sofisticate sono fondamentali per assicurare che il modulo di recupero fornisca informazioni pertinenti e accurate al modello di linguaggio.

• Potenziali problemi di bias cognitivi e violazione della privacy. Come molte altre tecnologie di intelligenza artificiale, anche il RAG non è esente dai rischi di bias cognitivi e violazioni della privacy. Anzi, questi rischi sono particolarmente accentuati nel caso del RAG a causa dei dati raccolti in tempo reale per il recupero di informazioni, che possono includere pregiudizi o informazioni sensibili. Una situazione che, se non opportunamente mitigata, può tradursi in risposte fuorvianti o nell’esposizione involontaria di dati riservati. Per questo, è sempre fondamentale adottare solide pratiche di governance dei dati e implementare elevate misure di sicurezza per la fase di raccolta.

• Complessità computazionale e costi associati. Come detto in precedenza, l’implementazione del RAG può essere comunque computazionalmente impegnativa, soprattutto quando si tratta di gestire grandi quantità di dati e query complesse. Ciò può tradursi comunque in requisiti elevati a livello di risorse hardware, con conseguenti costi operativi e di consumo energetico significativi. Ottimizzazioni e strategie di scalabilità efficaci sono essenziali per rendere il RAG accessibile e sostenibile su larga scala.

• Latenza nell’elaborazione delle risposte. Sebbene il RAG possa migliorare la qualità delle risposte, il processo di recupero delle informazioni in tempo reale può introdurre latenze, particolarmente problematiche in applicazioni che richiedono risposte in tempo reale, come nei sistemi di assistenza clienti o generatori di contenuti altamente tematici. Una strategia per mitigare questo problema potrebbe essere l’utilizzo del RAG in un approccio inverso. Invece di espandere l’ambito di ricerca per ogni query, il RAG potrebbe essere configurato per restringere il campo di conoscenza del modello LLM a domini specifici più ristretti, completi e pertinenti all’input inviato. Questo permetterebbe al modello di concentrarsi su un insieme più limitato di informazioni altamente specifiche, riducendo così la latenza dovuta all’analisi di vasti volumi di dati e migliorando la pertinenza delle risposte in scenari specifici. Inoltre, limitando la “spaziabilità” degli argomenti, il sistema può diventare più efficiente, garantendo risposte più rapide, contestualmente appropriate e computazionalmente sostenibili.

Sintetizzando, sebbene il RAG offra miglioramenti significativi nella generazione di testo, le implicazioni legate alla sua implementazione e manutenzione devono essere attentamente valutate e gestite al fine di massimizzarne l’efficacia e l’efficienza. Un’approfondita comprensione e valutazione di queste limitazioni è quindi fondamentale per sfruttare pienamente il potenziale del RAG in applicazioni concrete.

Il futuro del RAG e delle tecnologie simili

Nell’ipotesi di un continuo miglioramento dell’accuratezza e dell’efficienza del processo di recupero delle informazioni, il futuro del RAG si prospetta particolarmente roseo. Per esempio, l’integrazione con tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale, come il question-answering e il fact-based reasoning (ragionamento basato sui fatti), potrebbero permettere ai sistemi di comprendere sempre meglio il contesto delle richieste degli utenti e di recuperare informazioni sempre più pertinenti senza il minimo intervento umano.

È plausibile, inoltre, che l’impiego del RAG si espanderà ad una gamma sempre più vasta di domini e applicazioni. Settori come l’assistenza sanitaria, l’istruzione, la manifattura e il giornalismo potrebbero beneficiare enormemente da sistemi capaci di generare contenuti dettagliati e contestualizzati basati su informazioni di settore aggiornate e verificate.

Un’altra significativa area di sviluppo potrebbe essere l’integrazione di sistemi di AI RAG con altre tecnologie di intelligenza artificiale, come l’apprendimento per rinforzo e il ragionamento automatico (il concetto di AI to training AI). Tale sinergia potrebbe dar vita a sistemi altamente autonomi, scalabili ed adattivi, in grado di apprendere e migliorare continuamente tramite le interazioni con gli utenti.

L’interazione con i sistemi basati sul RAG, infine, potrebbe diventare in futuro più naturale e intuitiva, rendendo l’intelligenza artificiale ancora più presente nella vita quotidiana. Assistenti virtuali più intelligenti potrebbero anticipare e adattarsi alle abitudini quotidiane degli utenti senza bisogno di routine pre-impostate, migliorando significativamente l’efficienza e la personalizzazione del supporto offerto.

Nonostante queste prospettive allettanti, è fondamentale considerare le sfide etiche e sociali connesse all’adozione diffusa di queste tecnologie. Questioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati devono essere attentamente e scrupolosamente gestite. Inoltre, sarà essenziale garantire che i sistemi di RAG siano sempre adeguatamente protetti ed alimentati da fonti affidabili al fine di prevenire la diffusione di informazioni fuorvianti o situazioni estremamente dannose.

Conclusioni

In questo articolo, abbiamo esplorato il concetto di Retrieval-Augmented Generation (RAG), una tecnologia innovativa che combina i modelli di intelligenza artificiale per la generazione di testo con il recupero mirato di informazioni da fonti esterne. Abbiamo analizzato i fondamenti teorici sui quali si basa il RAG, comprendendo il funzionamento dei modelli di linguaggio e l’importanza del recupero di informazioni pertinenti e contestualizzate.

Abbiamo inoltre approfondito il processo operativo del RAG, evidenziando come l’integrazione tra la generazione di testo e il recupero di queste informazioni consenta di produrre risposte statisticamente più accurate, dettagliate e pertinenti rispetto ai tradizionali modelli di linguaggio che ne sono privi.

Abbiamo quindi esplorato i molteplici vantaggi offerti dal RAG, tra cui una maggiore accuratezza, la capacità di rispondere a domande complesse e la possibilità di personalizzare le risposte in base al contesto specifico richiesto. Allo stesso tempo, abbiamo riconosciuto le complessità e le limitazioni associate a questa tecnologia, come la dipendenza dalla qualità delle fonti di informazione, i potenziali problemi di bias e di privacy, nonché la non trascurabile complessità computazionale su richieste molto complesse.

Infine, abbiamo gettato uno sguardo al futuro del RAG e alle tecnologie simili, delineando le prospettive di integrazione con altre aree dell’intelligenza artificiale e il potenziale impatto sull’interazione uomo-macchina, sottolineando, al tempo stesso, l’importanza di affrontare le problematiche etiche e sociali legate a queste innovazioni, al fine di garantire uno sviluppo altamente responsabile e sostenibile.

L’evoluzione di tecnologie come il RAG testimonia la straordinaria capacità dell’intelligenza artificiale non solo di adattarsi, ma anche di anticipare e rispondere alle nostre complesse esigenze in modi sempre più sofisticati. Questo progresso tecnologico ci offre uno sguardo su un futuro in cui le macchine non solo riusciranno a comprendere meglio il nostro linguaggio, ma sapranno collaborare sempre più attivamente alla costruzione della conoscenza, rendendo ogni interazione sempre più significativa e utile.

In conclusione, mentre continuiamo ad esplorare e a spingerci oltre i confini di ciò che l’IA può fare, riteniamo che, parallelamente, sarà fondamentale adottare una visione sempre più olistica e capace di considerare non solo le potenzialità della tecnologia, ma anche il modo in cui la si impiega per interagire nel mondo. Poiché è solo con i giusti presupposti e una riflessione etica costante su questi sviluppi che possiamo percorrere con fiducia il cammino verso questo – inevitabile – futuro, assicurandoci che i benefici di tali innovazioni tecnologiche siano accessibili e portino vantaggi a tutta l’umanità.

Bibliografia

• Attention Is All You Need
• Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
• Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
• Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation
• Transformer Model
• Transformer Model: The Basics and 7 Models You Should Know
• Fact-Based AI In A Nutshell
• Experience-Based vs. Fact-Based Decisions: How AI/ML Is Changing the Way Engineers Work