Retrieval-Augmented Generation (RAG)

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Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Un modello di linguaggio che combina tecniche di retrieval (recupero) e di generazione di testo

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un modello di linguaggio che combina tecniche di retrieval (recupero) e di generazione di testo. Questo approccio è progettato per migliorare la capacità del modello di rispondere a domande o generare testo in modo più informativo e preciso.

Nel contesto della RAG, il processo di "retrieval" implica recuperare informazioni rilevanti da una grande quantità di dati, spesso in forma di documenti o testi preesistenti. Queste informazioni recuperate vengono quindi utilizzate per informare e arricchire la generazione del testo da parte del modello.

Questo approccio è particolarmente utile quando il modello ha bisogno di accedere a informazioni specifiche o dettagliate, poiché può attingere da una vasta base di conoscenze durante il processo di recupero. Ciò consente alla RAG di superare alcune delle limitazioni dei modelli di generazione di testo pura, che potrebbero non avere accesso diretto a una conoscenza esterna.

Un esempio di RAG è il modello RAG di Facebook AI, che utilizza un meccanismo di retrieval basato su un indice inverso per accedere a documenti relevanti durante la generazione del testo. Questo tipo di approccio è spesso utilizzato per compiti come la risposta a domande o la creazione di testo informativo basato su una vasta gamma di fonti di conoscenza.

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