RETI NEURONALI
Soluzioni di Conoscenza basate sull’IA
RAG (Retrieval-Augmented Generation) integra modelli linguistici avanzati con il recupero di documenti, fornendo risposte precise e contestualizzate tratte da basi di conoscenza private.
Le soluzioni possono essere implementate utilizzando ChatGPT-4.0 tramite API oppure con modelli open source ospitati su infrastrutture dedicate. Entrambi gli approcci portano a sistemi pronti per la produzione, progettati per migliorare il processo decisionale, la sicurezza e l’efficienza.
Le applicazioni tipiche includono:
- Chatbot commerciali che rispondono alle domande dei clienti utilizzando le conoscenze aziendali.
- Assistenti interni che semplificano i flussi di lavoro e supportano i dipendenti.
- Manuali intelligenti che forniscono risposte dirette e contestuali.
- Sistemi di conformità e policy che garantiscono decisioni coerenti.
- Centri di conoscenza che unificano informazioni disperse per un recupero rapido.
Due percorsi per l’integrazione RAG–LLM
Esistono due approcci principali per implementare RAG con modelli linguistici di grandi dimensioni:
- Implementazione basata su API (es. ChatGPT-4.0)
Offre soluzioni veloci, affidabili e scalabili. I costi sono prevedibili e non è necessario hardware specializzato. - Implementazione locale (es. Mistral-7B)
Viene eseguita direttamente su infrastrutture controllate, massimizzando la privacy e l’indipendenza dai fornitori esterni. Questa opzione richiede server con GPU e comporta costi operativi più elevati.
La scelta corretta dipende da priorità come le prestazioni, la struttura dei costi e la sicurezza dei dati. Entrambi gli approcci portano ad applicazioni robuste, pronte per la produzione e capaci di adattarsi alle esigenze specifiche di ogni organizzazione.
