RAG è l’acronimo di Retrieval-Augmented Generation, cioè generazione aumentata dal recupero. Dietro la sigla c’è un’idea semplice: prima di rispondere, l’assistente cerca le informazioni giuste nelle fonti collegate al progetto, e solo dopo formula la risposta.

Due fasi: cercare e rispondere

Un sistema RAG recupera informazioni da una base esterna al modello linguistico e le usa come contesto per generare la risposta. Nel caso di AgiBot quella base è fatta dei materiali della tua attività: schede dei servizi, guide, FAQ, condizioni delle offerte e procedure di assistenza.

In pratica, quando un cliente chiede «Come uso MamiCash?», l’assistente non improvvisa. Individua i passaggi pertinenti nella guida aggiornata, li usa per spiegare il percorso e indica la sezione corretta in Mamify.

Perché conta per la tua attività

Collegare la conversazione a documenti e conoscenze pertinenti significa ottenere risposte legate a ciò che offri davvero, non a informazioni generiche trovate altrove. È anche il motivo per cui la qualità dipende dal materiale disponibile e dal recupero dei contenuti corretti: una guida superata produce una risposta superata.

La qualità di un assistente RAG dipende dal materiale che gli affidi e da quanto bene recupera i contenuti giusti.

Che cosa il RAG non fa

Un RAG non è un archivio di dati personali. Il fatto che AgiBot sia un RAG non significa che saldi, ordini o contratti siano memorizzati nel suo indice documentale: le informazioni del singolo cliente richiedono l’accesso autorizzato ai servizi della piattaforma.

Allo stesso modo, una singola conversazione non “insegna” qualcosa all’assistente. Le risposte migliorano quando si aggiornano le fonti: quando cambia un servizio si aggiorna la scheda ufficiale e si verifica che il nuovo materiale venga recuperato.

Da dove viene l’idea

Il riferimento scientifico generale è il lavoro di Lewis e colleghi pubblicato nel 2020, Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Da allora l’approccio è stato adottato da molti assistenti che devono rispondere su conoscenze specifiche.

Vuoi vedere il percorso passo per passo? Leggi come funziona AgiBot.