RAG-Bot per l'addestramento continuo degli LLM

Un aspetto importante da considerare quando si parla di intelligenza artificiale è che sa tante cose, ma non tutte. Conosce solo i dati su cui è stata addestrata. Ciò significa che potrebbero mancarle conoscenze specifiche, soprattutto in relazione a informazioni proprietarie o soggette a continui cambiamenti, come quelle relative al vostro brand, ai servizi offerti ecc. È necessario quindi ottimizzare l'intelligenza artificiale tramite l'addestramento di LLM su dati specifici, anche se tali dati sono in continua evoluzione. Avere un modello ottimizzato può essere un obiettivo difficilmente realizzabile nel caso di set di dati di grandi dimensioni o dinamici, perché l'intelligenza artificiale non può disimparare le informazioni errate o obsolete. Quando l'insegnamento diretto non è possibile, i dati AI richiedono un piccolo aiuto.  L'addestramento degli LLM richiede una sorta di "promemoria" per colmare le lacune di conoscenza dell'AI.  

Come funziona la Retrieval-Augmented Generation (RAG)

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) permette all'intelligenza artificiale di "imbrogliare" accedendo a dati di addestramento degli LLM su cui non è ancora stata addestrata. La RAG combina tre elementi chiave: retrieval, augmentation e generation, che potremmo tradurre come recupero, amplificazione e generazione.

1. Retrieval*: immaginate di avere una pila di promemoria, ognuno con informazioni specifiche che potrebbero essere utili per l'intelligenza artificiale. Quando vengono poste domande, un retriever estrae rapidamente le informazioni più rilevanti, senza dover sfogliare tutti i promemoria (che richiederebbe troppo tempo). 

2. Augmentation: una volta recuperati i dati di addestramento dell'intelligenza artificiale rilevanti, non è possibile fornirli semplicemente all'AI. L'augmenter organizza e prepara le informazioni, un po' come fa il sous chef quando allestisce le preparazioni per lo chef de cuisine. Questo processo fa sì che i dati recuperati siano pronti per essere usati.

3. Generation: alla fine, l'AI usa le informazioni strutturate per generare una risposta. Sfrutta i dati recuperati per rispondere alle domande in modo preciso ed efficiente.

La tecnologia RAG è particolarmente potente perché assicura un'elevata efficienza nell'addestramento degli LLM. La RAG accelera i processi di traduzione e creazione di contenuti tramite AI e risparmia risorse computazionali. Ottiene questo risultato recuperando solo i dati necessari per l'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale e ricorrendo a vettori (una rappresentazione matematica dei dati) per trovare le somiglianze, anziché a una ricerca diretta. In particolare, la RAG può ridurre significativamente i costi accelerando la traduzione e risparmiando risorse computazionali.  

Contattateci

La RAG trasforma l'addestramento LLM aiutando i modelli AI ad accedere alle informazioni e a usarle in modo dinamico. Supera le barriere linguistiche e consente un funzionamento efficace dei modelli di intelligenza artificiale con set di dati diversi. Per le aziende che desiderano sfruttare le soluzioni di intelligenza artificiale, un RAG-Bot offre una soluzione personalizzabile. Siete pronti per scoprire in che modo i nostri strumenti di traduzione basata sull'AI offrono una soluzione innovativa per migliorare le interazioni multilingue e semplificare le operazioni? Contattateci.