Che cos'è il RAG?

RAG sta per retrieval-augmented generation, e nonostante il nome l'idea è semplice: invece di far rispondere l'AI basandosi sulla sua memoria addestrata, la si fa prima consultare un materiale specifico, i vostri documenti, il vostro manuale del personale, le vostre procedure, e poi rispondere in base a ciò che ha trovato.

La differenza è come tra un supplente che tira a indovinare e uno che prima legge il manuale. Senza consultazione, il modello risponde con la media di internet: plausibile, ma non vostro. Con la consultazione, la risposta può dire "secondo la vostra policy, il contributo per il benessere è di X euro" e indicare dove lo trovate scritto.

Il RAG è anche la risposta onesta alla domanda "l'AI può imparare i nostri materiali?". Non impara nulla nel senso di addestramento, i materiali restano da voi, ed è proprio questo il punto: ciò che deve essere dimenticato può essere cancellato, e ciò che viene risposto può essere ricondotto alla sua fonte.

In EuroWork, il RAG è la normalità dietro le quinte: la biblioteca della conoscenza, i materiali di riferimento degli specialisti e la ricerca nei documenti si basano tutti sulla consultazione prima della risposta.