Cos'è il RAG? La spiegazione più semplice di come funziona
RAG sembra complicato perché il nome è complicato. L'idea non lo è. RAG significa semplicemente: prima che l'IA risponda, cerca prima le informazioni rilevanti da una fonte di conoscenza e fornisce tali informazioni al modello linguistico.
Pensa a un LLM come a una persona intelligente seduta a una scrivania. RAG è il bibliotecario che porta la pagina giusta dal libro giusto. L'LLM poi legge quella pagina e ti risponde.
Prima: cosa fa l'LLM?
L'LLM è la parte che comprende il linguaggio e produce linguaggio. Può leggere la tua domanda, comprendere le istruzioni, confrontare informazioni, spiegare qualcosa e scrivere una risposta.
Ma l'LLM non sa automaticamente cosa c'è attualmente nel database della tua azienda, nella tua sessione di gioco, nei tuoi documenti privati o in un file che hai creato cinque minuti fa.
Sa solo ciò che è già all'interno del modello più qualsiasi informazione che l'applicazione gli fornisce nella richiesta corrente.
Poi: cos'è la base di conoscenza?
Una base di conoscenza è semplicemente informazione che l'applicazione può cercare.
Potrebbe contenere PDF, manuali, documentazione di prodotto, articoli di supporto, contratti, regole di gioco, dati sulle armi, documenti aziendali interni, record di database o altro testo.
La base di conoscenza può essere locale sulla tua macchina. Può essere su un server. Può essere in un database vettoriale. Può anche essere costruita da file normali. RAG non significa Internet.
Quindi cosa fa effettivamente RAG?
L'intero processo RAG
Questo è RAG.
Il nome completo è Retrieval-Augmented Generation. Retrieval significa trovare le informazioni rilevanti. Augmented significa aggiungere quelle informazioni al contesto del modello. Generation significa che l'LLM scrive la risposta finale.
Un esempio molto semplice
Immagina di avere una base di conoscenza locale su un gioco.
| La base di conoscenza contiene | Esempio |
|---|---|
| Armi | L'AKM usa munizioni da 7,62 mm |
| Oggetti curativi | Il Med Kit ripristina la salute |
| Accessori | Questo accessorio funziona con queste armi |
| Regole della mappa | Questa zona si comporta in questo modo |
Chiedi: "Quali munizioni usa l'AKM?"
RAG cerca nella base di conoscenza e trova la voce relativa all'AKM. Fornisce quel piccolo pezzo di informazione all'LLM. L'LLM poi risponde: "L'AKM usa munizioni da 7,62 mm."
L'LLM non aveva bisogno dell'intero database. RAG ha portato solo la parte utile.
Ora la parte importante: RAG non è lo stato attuale
Qui è dove molte spiegazioni diventano confuse.
RAG di solito fornisce conoscenza all'IA. Un sistema di stato fornisce all'IA fatti su ciò che è vero in questo momento.
Conoscenza vs stato attuale
| RAG / conoscenza | Stato attuale | |
|---|---|---|
| Arma | ||
| Munizioni | ||
| Salute | ||
| Nemico |
Cos'è un database di stato?
Un database di stato o archivio di stato è semplicemente un luogo dove l'applicazione conserva i fatti attuali.
In un gioco, il motore sa già cose come la tua salute, posizione, inventario, munizioni, missione corrente, oggetti vicini e stato dei nemici. Un sistema di IA può esporre parti selezionate di quello stato al modello.
In un'applicazione aziendale, la stessa idea potrebbe essere un database di ordini, un record cliente, lo stato di un progetto o il valore corrente di un sensore.
Lo stato viene creato dall'applicazione stessa man mano che accadono le cose. Se perdi salute, il gioco aggiorna il valore della salute. Se raccogli munizioni, l'inventario cambia. Se un ordine viene pagato, il sistema aziendale cambia lo stato dell'ordine.
Come i tre pezzi lavorano insieme
LLM + stato + RAG
Quindi l'architettura di base è:
Il RAG utilizza sempre un database vettoriale?
No.
Un database vettoriale è un modo comune per costruire la ricerca semantica, ma non è la definizione di RAG.
La parte importante è il recupero: il sistema trova informazioni esterne pertinenti e le aggiunge al contesto dell'LLM prima che venga generata la risposta.
Il File Search di OpenAI, ad esempio, può funzionare con file archiviati in vector store. I file vengono suddivisi in parti più piccole in modo che il sistema possa recuperare le parti pertinenti a una domanda. Questa è una delle implementazioni della stessa idea di base.
Che cos'è un embedding, in parole semplici?
Non è necessario comprendere gli embedding per capire il RAG.
Ma la versione semplice è questa: un embedding è una rappresentazione numerica del significato. Aiuta un sistema di ricerca a trovare testo concettualmente simile anche quando le parole non sono esattamente le stesse.
Ad esempio, una normale ricerca per parole chiave può cercare le parole esatte "riparazione auto". La ricerca semantica può anche capire che "riparare il mio veicolo" riguarda un argomento simile.
Ciò rende gli embedding utili per il RAG, ma il RAG può anche utilizzare la ricerca per parole chiave, query su database o un ibrido di diversi metodi.
Anche il RAG non è memoria
La memoria è un altro concetto che viene spesso confuso con il RAG.
La memoria è solitamente l'informazione che il sistema conserva sulle interazioni precedenti o sugli eventi precedenti. Il RAG è il meccanismo utilizzato per recuperare le conoscenze pertinenti quando servono.
| Parte | Significato semplice |
|---|---|
| LLM | La parte che comprende e genera il linguaggio |
| RAG | La parte che cerca le conoscenze pertinenti prima della risposta |
| Base di conoscenza | Le informazioni che il RAG può cercare |
| Stato | Ciò che è vero in questo momento nell'applicazione o nel mondo |
| Memoria | Informazioni conservate da interazioni o eventi precedenti |
| Strumento / azione | Qualcosa che l'IA è autorizzata a chiamare o a chiedere all'applicazione di fare |
| Contesto | Le informazioni attualmente poste davanti all'LLM per questa richiesta |
Un esempio reale di gioco: PUBG Ally
PUBG Ally è un esempio utile perché rende visibile la differenza.
KRAFTON descrive lo stato della partita in tempo reale come una fonte di verità separata. Il gioco espone i fatti correnti attraverso strumenti di osservazione: arma attuale, munizioni, salute, stato della zona sicura, oggetti vicini e situazione di combattimento.
La ricerca di conoscenza è un compito diverso. Il sistema può utilizzare conoscenze curate su armi, accessori, oggetti e regole. L'ACE Game Agent SDK di NVIDIA espone anche una API RAG separata per recuperare conoscenza da database creati dagli sviluppatori.
Questo ci dà una separazione netta: il motore di gioco dice cosa sta succedendo ora, il recupero fornisce conoscenza rilevante, e il modello linguistico decide cosa significano le informazioni.
Un esempio completo
Immagina di dire a un compagno di squadra AI: "Ho poca salute. Dovremmo attaccare?"
Cosa succede dopo
RAG non controllava il personaggio. Il database di stato non ragionava. L'LLM non modificava direttamente il gioco. Ogni parte aveva un compito.
Perché usare RAG?
Perché mettere ogni documento, regola e record di database in ogni prompt sarebbe lento, costoso e spesso confuso.
RAG permette al sistema di selezionare solo le informazioni utili per la domanda corrente.
Permette anche di aggiornare la base di conoscenza senza riaddestrare l'intero modello linguistico. Cambia il documento o il database, ricostruisci o aggiorna l'indice quando necessario, e il prossimo recupero potrà usare le informazioni più recenti.
Cosa non garantisce RAG
RAG può migliorare l'ancoraggio, ma non rende automaticamente corretta una risposta.
Il passo di recupero può trovare il documento sbagliato. Il documento corretto può essere obsoleto. L'LLM può fraintendere prove valide. Oppure lo stato attuale può essere cambiato.
Un sistema affidabile deve quindi validare separatamente il recupero, la freschezza dello stato e il ragionamento finale del modello.
Il modello mentale più facile da ricordare
Pensa a un sistema di IA come a una persona alla scrivania
| Analogia | Sistema di IA | |
|---|---|---|
| Persona che pensa | ||
| Trovare un libro di riferimento | ||
| Libri sullo scaffale | ||
| Cruscotto o pannello strumenti attuale | ||
| Note delle riunioni precedenti | ||
| Fare qualcosa nel mondo reale |
Conclusione
RAG è molto meno misterioso una volta separate le parti.
L'LLM comprende e genera linguaggio. L'applicazione mantiene lo stato attuale. La base di conoscenza memorizza le informazioni. RAG trova la parte utile di tali informazioni e la inserisce nel contesto dell'LLM. Gli strumenti o l'applicazione eseguono azioni reali.
Questa è l'architettura di base dietro molti assistenti e agenti di IA moderni.
FAQ
RAG in parole semplici
Cos'è RAG in termini semplici?
RAG ha bisogno di Internet?
RAG è la stessa cosa di un database?
RAG è la stessa cosa della memoria?
Lo stato attuale dell'applicazione fa parte di RAG?
RAG rende corrette le risposte dell'IA?
Glossario
I termini di base
- LLM
- Un modello linguistico che comprende e genera testo e può ragionare sulle informazioni inserite nel suo contesto.
- RAG
- Retrieval-Augmented Generation: recuperare informazioni esterne rilevanti e aggiungerle al contesto del modello prima di generare una risposta.
- Base di conoscenza
- I file, i documenti, i record o altre informazioni che il recupero può cercare.
- Stato
- I fatti attuali di un'applicazione, sistema o mondo in un particolare momento.
- Contesto
- Le informazioni attualmente fornite al modello linguistico per una richiesta o un passaggio di ragionamento.
- Embedding
- Una rappresentazione numerica del significato che può aiutare la ricerca semantica a trovare informazioni concettualmente simili.
Fonti primarie
OpenAI — File di Vector StoreDocumentazione ufficiale che mostra come i file possono essere allegati ai vector store, suddivisi in chunk e resi disponibili per il recupero tramite ricerca di file.
OpenAI — Guida rapida per sviluppatoriDocumentazione ufficiale OpenAI che descrive strumenti come la ricerca di file per dare ai modelli accesso a informazioni esterne.
NVIDIA Developer — ACE per i giochiDocumentazione ufficiale NVIDIA che descrive API separate Agent, Chat e RAG per collegare i personaggi dei giochi allo stato del gioco, alla conoscenza contestuale e alle azioni guidate dal modello.
NVIDIA Developer — Come KRAFTON ha costruito PUBG AllySpiegazione tecnica ufficiale che separa lo stato della partita in tempo reale dalla ricerca di conoscenza e dal ragionamento del modello linguistico.
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