Comprendi come le tecniche RAG e gli LLM trasformano le domande degli utenti in query ottimizzate per migliorare le ricerche nei database.
La tecnica di Retrieval Augmented Generation (RAG) rivoluziona il modo in cui i sistemi basati sull’intelligenza artificiale gestiscono le domande degli utenti. Pensiamo a una situazione comune: un’applicazione riceve una domanda e ha bisogno di cercare una risposta in una base di conoscenze. Il flusso più semplice prevede che la domanda venga usata direttamente per interrogare la base di dati e poi, insieme alle informazioni rilevanti trovate, viene inviata a un Large Language Model (LLM) come GPT-3.5, che produce la risposta attenendosi alle fonti recuperate.
Tuttavia, in un approccio più raffinato, già prima di passare alla base di conoscenze, l’applicazione fa una chiamata preliminare ad un LLM per trasformare la domanda dell’utente in una query di ricerca ottimizzata per il motore di ricerca utilizzato, come Azure AI Search. Questo passaggio aggiuntivo migliora notevolmente i risultati della ricerca. Per esempio, se ci affidiamo alla piattaforma OpenAI, l’SDK di Azure potrebbe essere impiegato per rendere la query più adatta alla struttura dei dati memorizzati.
Le query risultanti possono poi essere ulteriormente raffinate utilizzando strumenti di completamento chat basati su API specifiche di modelli di AI come GPT-3.5, che sono progettati per ridurre la “creatività” e ottenere risultati più coerenti e pertinenti. Di conseguenza, si possono sfruttare gli strumenti di funzione, integrando così funzionalità specifiche che possono migliorare la qualità dei risultati, come la traduzione delle query non in inglese o l’eliminazione di termini non pertinenti.
Un aspetto cruciale nell’impiego dei LLM e RAG nell’ambito della cyber security è il miglioramento nella qualità delle risposte ottenute e l’efficienza del processo di ricerca. Utilizzando le funzionalità avanzate di questi modelli, è possibile trasformare domande complesse o ambigue in query precise, che restituiscono informazioni pertinenti dai database, supportando così una gestione più efficace delle informazioni sensibili.
Per gli sviluppatori di applicazioni, abbracciare questa metodologia significa non solo un potenziamento dell’interfaccia di ricerca ma anche un modo per offrire un servizio di risposta più accurato e pertinente, che sia in grado di interpretare efficacemente le richieste degli utenti. È un processo che richiede attenzione alle personalizzazioni, poiché ogni dominio di applicazione ha esigenze e strutture dati diverse.
Oltre alla ricerca nelle basi di dati, le tecniche RAG e gli LLM possono essere utilizzati per pulire le domande degli utenti, in particolare nelle applicazioni con chat multigiro, dove il contesto della conversazione può avere un impatto significativo sulla ricerca delle informazioni richieste. Prendere in considerazione il flusso della conversazione nella formulazione della query può essere fondamentale per migliorare la rilevanza dei risultati ottenuti.
La sfida, quindi, per i creatori delle app e dei servizi di ricerca è quella di sperimentare e valutare continuamente questi approcci per identificare quali offrono il miglior equilibrio tra precisione delle risposte e efficienza operativa, così da garantire all’utente finale un’esperienza di qualità superiore.