Valutazione e gate di qualità

RAG sembra complicato, ma l'idea è semplice: prima che un'IA risponda, cerca prima informazioni utili da una fonte di conoscenza e fornisce tali informazioni al modello linguistico. Questa guida spiega RAG, LLM, stato, memoria e strumenti utilizzando un semplice modello mentale.

Gli agenti computer-use possono ora completare impressionanti flussi di lavoro su browser e desktop, ma una singola esecuzione riuscita dimostra la capacità—non l'affidabilità. Questo articolo mostra come testare la ripetibilità, la robustezza ambientale, il controllo a lungo orizzonte, la consapevolezza dello stato, la verifica dei risultati e la gestione sicura degli obiettivi.

Quando una risposta RAG è sbagliata, dare la colpa al recupero o al modello è troppo vago. Questo metodo diagnostico isola la copertura delle fonti, la costruzione della query, il recupero, il ranking, l'assemblaggio del contesto, la generazione, l'attribuzione delle evidenze e l'aggiornamento—così il guasto effettivo può essere riprodotto e corretto.

Un output corretto non dimostra un ragionamento corretto, un'esecuzione sicura o un sistema affidabile.

Eseguire un modello locale con Ollama è facile. Costruire un'applicazione Open-LLM pronta per la produzione è più difficile: richiede RAG, controllo degli accessi, astrazione del provider, valutazione, logging, disciplina di deployment e un livello applicativo controllato attorno al modello.

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