Premessa: L’importanza del RAG nell’AI e l’Utilizzo di Dati Privati
L’intelligenza artificiale, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ha compiuto passi da gigante nell’elaborazione del linguaggio naturale e nella generazione di risposte pertinenti. Tuttavia, per raggiungere il massimo potenziale, questi modelli necessitano di accedere a dati specifici e contestualmente rilevanti.
Qui entra in gioco il Retrieval-Augmented Generation (RAG), una tecnica fondamentale che consente ai modelli AI di migliorare la qualità delle risposte recuperando informazioni da fonti esterne, come database aziendali o documenti privati.
Uno degli aspetti chiave del RAG è la sua capacità di integrare dati privati nel processo di generazione delle risposte, migliorando così la pertinenza e l’accuratezza dei risultati rispetto ai modelli che si basano esclusivamente su dati pubblici o pre-addestrati. Questo approccio è particolarmente utile in contesti aziendali, dove le informazioni sensibili e specifiche sono fondamentali per fornire risposte precise, personalizzate e contestualizzate.
Inoltre, il RAG non solo migliora la qualità delle risposte, ma facilita anche la formulazione di query più efficaci. Poiché i modelli LLM rispondono meglio quando le query sono formulate con precisione e specificità, il RAG aiuta a collegare l’utente con dati rilevanti che migliorano la capacità del modello di rispondere in modo dettagliato e accurato.
La Sfida del RAG Tradizionale
Il RAG tradizionale utilizza embedding semantici e algoritmi di ranking come BM25 per recuperare informazioni pertinenti. Tuttavia, quando i documenti complessi vengono frammentati, spesso il contesto viene perso, portando a risposte incomplete o imprecise. Ad esempio, un frammento che afferma “Il fatturato è cresciuto del 3%” può risultare poco utile se non si sa a quale azienda o periodo si riferisce.
L’Innovazione di Anthropic: Contextual Retrieval
La Contextual Retrieval, introdotta da Anthropic, risolve questo problema aggiungendo un contesto specifico a ogni frammento prima che venga indicizzato o embedded. Questo contesto viene generato utilizzando modelli di linguaggio come Claude, e preserva informazioni critiche che altrimenti verrebbero perse. Ad esempio, un semplice frammento come “Il fatturato è cresciuto del 3%” diventa “Il fatturato di ACME Corp nel secondo trimestre del 2023 è cresciuto del 3% rispetto al trimestre precedente”, migliorando notevolmente la precisione del recupero.
Il Ruolo Chiave di BM25 nel Recupero Contestualizzato
BM25 è un algoritmo di ranking basato sulla probabilità, comunemente utilizzato nei motori di ricerca per determinare la pertinenza di un documento rispetto a una query. La sua funzione è quella di assegnare punteggi ai documenti in base alla frequenza dei termini e alla loro importanza, migliorando il recupero delle informazioni.
Nel contesto della Contextual Retrieval, Anthropic ha implementato una versione modificata del BM25, che lavora in combinazione con gli embedding contestuali. Questa sinergia tra BM25 e gli embedding contestuali migliora sia il matching lessicale che quello semantico, riducendo i fallimenti nel recupero di informazioni fino al 49%.
Un Approccio Complementare
La Contextual Retrieval non sostituisce il RAG, ma lo potenzia, affrontando una delle sue debolezze principali: la perdita di contesto. Grazie alla combinazione di embedding contestuali e BM25, il sistema è in grado di mantenere la coerenza contestuale durante il recupero delle informazioni, migliorando la pertinenza delle risposte generate. Aggiungendo ulteriori fasi di reranking, si può ridurre ulteriormente il tasso di errore, raggiungendo un miglioramento complessivo del 67% nelle prestazioni di recupero.
Applicazioni e Impatto
Questa innovazione ha un vasto potenziale di applicazione in molteplici settori, dall’assistenza clienti all’analisi legale, dalla ricerca scientifica alla gestione delle conoscenze aziendali. La Contextual Retrieval permette a sistemi AI di gestire dati complessi con una precisione mai vista prima, aprendo nuove possibilità per un’interazione più intelligente e contestualmente consapevole con grandi basi di dati.
Conclusioni
La Contextual Retrieval rappresenta un’importante evoluzione nelle tecniche di recupero delle informazioni, migliorando il RAG grazie a una gestione avanzata del contesto. Questa innovazione, basata sulla combinazione di BM25 e embedding contestuali, promette di trasformare il modo in cui le intelligenze artificiali interagiscono con vasti corpus di conoscenze, aumentando significativamente l’accuratezza e la pertinenza delle risposte.
Referenze:
https://www.anthropic.com/news/contextual-retrieval?_bhlid=cacbd9d9996eb0d15e92a66df9a92577dccfc477