RAG, cosa significa e a cosa serve?

"La RAG fornisce un modo per ottimizzare la produzione di un LLM con informazioni mirate senza modificare il modello alla sua base; quelle informazioni mirate possono essere più aggiornate rispetto al LLM, ma anche più precise nel caso di organizzazioni e settori specifici. Ciò significa che il sistema di intelligenza artificiale generativa può fornire risposte più appropriate ai prompt, e basare tali risposte su dati estremamente attuali." Fonte: Oracle - Che cos'è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

"La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è il processo di ottimizzazione dell'output di un modello linguistico di grandi dimensioni, in modo che faccia riferimento a una base di conoscenza autorevole al di fuori delle sue fonti di dati di addestramento prima di generare una risposta. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) vengono addestrati su vasti volumi di dati e utilizzano miliardi di parametri per generare output originali per attività come rispondere a domande, tradurre lingue e completare frasi. La RAG estende le capacità già avanzate degli LLM a domini specifici o alla knowledge base interna di un'organizzazione, il tutto senza la necessità di riaddestrare il modello. È un approccio conveniente per migliorare l'output LLM in modo che rimanga pertinente, accurato e utile in vari contesti." Fonte: Amazon AWS - Cos’è la RAG (Retrieval-Augmented Generation)?