Che cosa significa in pratica
RAG recupera i passaggi pertinenti delle conoscenze aziendali prima di generare la risposta, migliorandone l’attualità e permettendo di mostrare le fonti.
Quando la soluzione aiuta davvero
Ha più senso quando la risposta richiede documenti interni aggiornati e l’utente deve poter verificare l’origine dell’informazione. L’impiego dovrebbe derivare da un problema concreto, non dalla sola disponibilità di una nuova funzionalità.
Come preparare l’implementazione
La qualità dipende dai dati, dalla loro suddivisione e dal controllo degli accessi. Occorre definire fonte autorevole, frequenza di aggiornamento, versionamento e procedura per eliminare le informazioni non più valide. In pratica è utile ripulire i file, conservare i metadati, adattare la suddivisione alla struttura dei contenuti e testare la ricerca indipendentemente dal modello.
Un limite da non trascurare
Il rischio principale è che RAG dia una risposta errata se non viene trovato il passaggio corretto; più documenti non significano maggiore qualità. Prima dell’avvio occorre quindi definire chi decide, le regole di escalation e il modo di fermare la soluzione in sicurezza.
Come verificare il risultato
In questo caso bisogna misurare pertinenza dei passaggi recuperati, qualità delle risposte, copertura delle fonti, ritardo di aggiornamento e numero di conflitti tra documenti. Il risultato va confrontato con il precedente metodo di lavoro, separatamente per i casi ordinari e le eccezioni difficili.
