Integrare RAG e Composite AI per ottimizzare le conversazioni con gli utenti

I modelli di IA generativa possono essere utilizzati per molteplici scopi e in diversi contesti. La loro capacità principale è quella di generare contenuto a partire da istruzioni in linguaggio naturale (prompt).

Alcuni dei più diffusi sistemi di IA generativa sono basati su LLM (Large Language Models), modelli di linguaggio addestrati su enormi quantità di dati linguistici con profonde capacità di comprensione, generazione e trasformazione di contenuti in linguaggio naturale.
Molto spesso gli utenti utilizzano gli LLM per ottenere informazioni di vario tipo o per svolgere task linguistici semplici nel contesto di operazioni quotidiane ordinarie, come riassunti, richieste di suggerimenti o traduzioni.

I limiti dell’intelligenza artificiale generativa

L’utilizzo di LLM per ottenere informazioni (specialmente in un contesto applicativo aziendale) può avere alcuni limiti.
Le informazioni fornite dagli LLM non sono sempre affidabili o verificate. Questi modelli, infatti, non sono in grado di fornire informazioni aggiornate in tempo reale e talvolta non sono in grado di capire quando non hanno sufficienti informazioni per rispondere a una domanda.
Le loro risposte possono a volte risultare incoerenti o presentare incongruenze e non forniscono indicazioni sulle fonti utilizzate. Inoltre, gli LLM non sono in grado di integrare informazioni da fonti diverse rispetto ai dati di addestramento su cui sono stati sviluppati.

Per superare questi limiti una soluzione è quella di utilizzare la Retrieval Augmented Generation (RAG): una tecnica che unisce le capacità generative degli LLM con quelle di reperire informazioni da una fonte di conoscenza esterna.
Utilizzando la RAG è quindi possibile fornire risposte corrette e attendibili, basate su dati aggiornati e specifiche per il contesto di applicazione.

La RAG opera attraverso due fasi distinte: recupero e generazione.

• Nella fase di recupero, gli algoritmi di retrieval cercano le informazioni richieste dall’utente all’interno di basi di conoscenza predefinite.
• Nella fase di generazione, una volta ottenute queste informazioni, i dati recuperati vengono trasformati in una risposta linguisticamente adeguata alla richiesta dell’utente.

Risulta quindi chiaro come uno degli ambiti di applicazione più significativi per la RAG sia l’IA conversazionale.
La RAG, infatti, può essere usata per potenziare le funzionalità di chatbot e assistenti virtuali, rendendoli in grado di fornire risposte più accurate e complete alle domande degli utenti.

In Almawave crediamo da sempre in un approccio AI denominato «composite», che integra tecnologie di Machine Learning, Deep Learning (con modelli pre-allenati), e Knowledge Graph per migliorare le performance e le potenzialità delle diverse tecnologie, ma anche l’esperienza degli utenti e la trasparenza.

Si tratta della “Generative Composite AI”.
Grazie a questa metodologia siamo in grado di proporre prodotti e strumenti innovativi per accedere alle informazioni in maniera più semplice e immediata, consentendo così alle imprese di rendere i propri processi più rapidi ed efficienti.
Il nostro approccio è più sicuro e affidabile, perchè potenziata dalla RAG e dalla possibilità di dare accesso all’IA a molteplici fonti dati aggiuntive che ne rendono le risposte più complete e prive di errori.

Grazie alla combinazione delle varie tecniche e componenti tecnologiche è possibile superare i vincoli tipici degli LLM, sfruttando non solo la RAG ma anche altre strategie per offrire ai nostri clienti soluzioni che siano in grado di:

• Sfruttare l’IA generativa per interrogare il dato strutturato attraverso l’uso del linguaggio naturale (Natural Language query) per fornire risposte, navigare grafici, ottenere indicatori sintetici e generare report. L’accesso al dato strutturato può inoltre essere mediato da uno strato di ragionamento semantico-ontologico che consente di aumentare le capacità di comprensione e di accedere alle informazioni aziendali a prescindere dalla struttura fisica dei data storage che le gestiscono (Trusted Natural Query).
• Gestire in modo dinamico, con algoritmi «zero-shot», una knowledge base di risposte specifiche, da fornire in risposta a tutte quelle richieste che necessitano di un riscontro «certificato». La nostra abilità sta nell’intercettare e gestire richieste che richiedono un percorso di risposta guidato. Questo permette di richiamare un servizio esterno, che va quindi identificato attraverso una classificazione puntuale della richiesta dell’utente ed eventuale raccolta delle informazioni necessarie all’invocazione di una specifica API.
• Identificare rapidamente le situazioni in cui è necessario il supporto umano, grazie a un centralino digitale multicanale, totalmente integrato, in grado di fornire un’esperienza di supporto “fluida”.

Adottare la Generative Composite AI nell’ambito dell’IA conversazionale ha completamente rivoluzionato i chatbot tradizionali. Persino quelli così diffusi e conosciuti come ChatGPT.

Oltre a un miglioramento nella capacità di comprensione e generazione del linguaggio, gli assistenti conversazionali che si basano su questo approccio sono anche in grado di fornire agli utenti risposte attendibili e adeguate al contesto, garantendo un’esperienza utente soddisfacente e una netta riduzione di tempi e costi.