Scopri come ottimizzare i modelli LLM con RAG per garantire output accurati e pertinenti.
Negli ultimi anni, l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa, in particolare dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ha preso piede in modo significativo tra le aziende di vari settori. Con l’emergere di strumenti come ChatGPT, la pressione per integrare l’AI nei processi aziendali è diventata palpabile. Tuttavia, nonostante la crescente richiesta, l’implementazione di questi modelli può risultare complessa e sfidante, soprattutto per quanto riguarda l’integrità e la qualità delle informazioni generate.
L’operazionalizzazione di un modello LLM richiede una pianificazione attenta, permettendo l’ottimizzazione della performance e la riduzione dei rischi associati a output non desiderati come la tossicità o le allucinazioni. In questo contesto, il Retrieval-Augmented Generation (RAG) emerge come una soluzione efficace, in quanto consente di migliorare la precisione delle risposte generate dai modelli attraverso la consultazione di fonti esterne autorevoli.
Quando ci si prepara a implementare modelli LLM, è cruciale considerare le risorse necessarie, che possono variare significativamente a seconda della dimensione del modello. Modelli come il LLama 3 richiedono almeno un’unità GPU, e in molte situazioni, l’uso di una versione quantizzata del modello può infatti semplificare l’uso della memoria e aumentare l’efficienza. Oltre a ciò, è fondamentale configurare correttamente l’ambiente di produzione, affinché sia in grado di gestire il carico di lavoro previsto.
Poco dopo l’implementazione, i modelli sono pronti per l’uso e possono accettare richieste di inferenza. È importante sottolineare che, nonostante un LLM sia progettato per funzionare autonomamente, è necessario mantenere una vigilanza continua sull’output generato. Ecco dove RAG entra in gioco, migliorando la qualità e l’affidabilità delle informazioni prodotte.
Il metodo RAG funziona integrando un database di conoscenze al modello generativo, in modo che quest’ultimo non si basi unicamente sui dati di addestramento ma possa effettuare consultazioni esterne. Questo approccio si è dimostrato meno costoso rispetto a quelli di affinamento fine dei modelli, oltre a garantire informazioni aggiornate in tempo reale, evitando la generazione di risposte inaccurate o obsolete.
L’esempio di utilizzo di RAG è semplice e ha una perfetta applicazione pratica. Pensiamo a un entusiasta di calcio che, quando interrogato sui club con il maggior numero di titoli di Champions League, si basa unicamente sulla propria memoria: la risposta potrebbe essere errata. Utilizzando RAG, il sistema non solo recupera informazioni sull’argomento da fonti affidabili, ma migliora anche significativamente l’accuratezza delle risposte. In questo modo, è possibile correggere le risposte sbagliate senza necessità di riaddestrare il modello, evitando costi significativi e complessità operative.
Integrazione di un modello LLM e RAG in un pipeline attraverso strumenti come Wallaroo rappresenta uno dei metodi più efficaci per garantire output saggi e pertinenti. Una configurazione ben definita permette infatti di allocare le risorse in modo adeguato, a seconda delle specifiche esigenze del modello. La sinergia tra RAG e modelli LLM rappresenta dunque un passo avanti verso un’adozione più consapevole e strategica delle nuove tecnologie.