Che cos'è Retrieval-Augmented Generation?
Combinare una fase di ricerca con un modello linguistico affinché le risposte siano fondate sui dati recuperati.
Definizione formale
La retrieval-augmented generation (RAG) abbina un sistema di recupero delle informazioni a un modello generativo: i documenti rilevanti vengono recuperati per primi, poi forniti al modello così che il suo output sia fondato su dati attuali e specifici anziché sulla sola memoria. Migliora accuratezza e attualità. Il pattern rispecchia il modo in cui un modello di mercato ragiona su notizie e fondamentali appena recuperati.
In parole semplici
È dare a un'IA un libro aperto prima che risponda. Invece di affidarsi solo a ciò che ha memorizzato durante l'addestramento, il sistema cerca fatti rilevanti e aggiornati e glieli consegna così che la risposta sia fondata.
Esempio
Fornire a un modello gli ultimi titoli e i dati di prezzo delle sue posizioni prima che decida è un approccio retrieval-augmented: la decisione poggia su evidenze fresche, non su memoria obsoleta.