Dizionario AI › Fondamenti AI

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Il RAG (Retrieval Augmented Generation) è una tecnica che combina la generazione di testo dei modelli di linguaggio con il recupero di informazioni da una base di conoscenza esterna. Invece di affidarsi esclusivamente alla conoscenza interna del modello (che ha una data di scadenza e può allucinare), il sistema RAG cerca prima le informazioni rilevanti in un database di documenti, poi le fornisce al modello come contesto nel prompt, infine chiede al modello di generare la risposta basandosi su queste fonti verificate.

Definizione

Il RAG è particolarmente prezioso in contesti aziendali dove le informazioni cambiano frequentemente (normative, prezzi, procedure), dove la precisione fattuale è critica (legal, compliance, medicina) o dove si vuole limitare le risposte del modello a un corpus specifico di documenti aziendali.

Comprende il funzionamento del RAG è importante per i professionisti che vogliono integrare l'AI nei workflow aziendali in modo robusto e affidabile, un ambito che Grace copre nei suoi scenari avanzati.

Termini correlati

• Embedding
• LLM (Large Language Model)
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Context Window
• Workflow AI

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• Embedding
• API

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
• Palestra quotidiana: brevi esercizi per allenare i concetti del dizionario.
• Gioco Playoff: sfida altri giocatori, a eliminazione diretta.

📱 Scarica l'app Android (beta) iOS in arrivo

Dì quello che intendi. Ottieni quello che ti serve.

Grace Certified, la coach AI che allena e certifica il tuo prompt engineering, di Agora Intelligence.