Preparare
Pulire, datare, classificare e assegnare i permessi ai file.
Guida pratica
Costruire il RAG locale da fonti affidabili, non da una demo
Un sistema utile richiede un corpus controllato, una ricerca consapevole dei permessi e test delle prove a sostegno.
Risposta diretta
Il Retrieval-Augmented Generation cerca prima passaggi rilevanti nei documenti autorizzati e li fornisce al modello come contesto. Documenti, indice e modello possono operare nell'ambiente aziendale secondo l'architettura. Migliora la tracciabilità, ma non elimina gli errori.
Il percorso della domanda
Suddividere
Creare passaggi precisi mantenendo il contesto necessario.
Indicizzare
Renderli ricercabili conservando origine e metadati.
Recuperare
Selezionare i contenuti dopo aver applicato i diritti.
Rispondere
Generare con citazioni e regole di rifiuto.
Valutare
Controllare che le fonti sostengano davvero la risposta.
Partire da dieci domande
Prepara domande reali con fonte attesa e casi in cui l'assistente deve rifiutare. Misura recupero delle fonti, fedeltà e utilità per il processo.
Errori frequenti
- Indicizzare tutto prima di scegliere un uso.
- Mescolare versioni vecchie e attuali.
- Misurare la fluidità ma non le prove.
- Confondere locale e conformità automatica.
Domande frequenti
Il RAG elimina le allucinazioni?
No. Migliora l'accesso alle prove, ma la ricerca può perdere un passaggio e il modello può interpretarlo male.
Fonti e riferimenti
- Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — articolo che ha introdotto il termine RAG
- Raccomandazioni CNIL su sistemi IA e GDPR — autorità francese per la protezione dei dati
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Inizia da un processo misurabile
Scegli un caso d'uso, un insieme di documenti controllato e un risultato verificabile dal team.
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