**Intelligenza Artificiale NELLE AZIENDE: L’IMPORTANZA DEI MODELLI RAG**
Un **RAG** (Retrieval-Augmented Generation) è un tipo di modello di linguaggio che combina tecniche di recupero e generazione per produrre contenuti. Può essere considerato l’evoluzione dei modelli generativi, come ad esempio GPT (Generative Pre-trained Transformer), in grado di generare testo coerente e comprensibile in base al contesto fornito. Ricorrendo al RAG, il modello può accedere a informazioni specifiche da una fonte esterna durante il processo di generazione.
Il modello utilizza un sistema di recupero delle informazioni per estrarre documenti rilevanti da un corpus di testo. Questi documenti fungono da “fonte di conoscenza” per il modello.
**A COSA SERVE UN RAG**
Il RAG può essere utilizzato in molteplici campi applicativi. Oltre alle domande e risposte, può essere impiegato nell’ambito aziendale per fornire supporto nel processo decisionale, offrendo informazioni contestualmente rilevanti estratte da un vasto volume di dati. In generale, il RAG combina i vantaggi della generazione di contenuti in linguaggio naturale con l’accesso a fonti esterne di conoscenza, consentendo la produzione di testo più informativo e accurato.
**COS’È RAGFLOW E COME FUNZIONA**
RAGFlow è un motore open source RAG che permette di attivare una “comprensione profonda” dei documenti aziendali. Ottimizzato per aziende di qualsiasi dimensione, RAGFlow accoppia l’uso dei Large Language Models (LLM) con informazioni specifiche acquisite dai dati aziendali. Il tool permette di trovare l’ago nel pagliaio, estrarre conoscenza da dati non strutturati e presentare informazioni rilevanti per l’attività aziendale.
Il funzionamento di RAGFlow è reso accessibile attraverso una demo pubblica, che fornisce un’anteprima dei vantaggi della piattaforma prima dell’installazione in locale. Inoltre, RAGFlow offre chunking personalizzabile e modelli già pronti per consentire agli utenti un’interfaccia intuitiva e personalizzata.
**COME INSTALLARE E USARE RAGFLOW**
Per utilizzare RAGFlow, è necessario un sistema che poggia su Docker e richiede almeno una CPU dual core e 8 GB di RAM. Dopo l’installazione di Docker, è possibile clonare il repository di RAGFlow e avviare il server e l’immagine Docker. L’interfaccia web di RAGFlow consente di personalizzare le impostazioni, inclusa la scelta del Large Language Model da utilizzare come base e la relativa chiave API.
La guida ufficiale fornisce informazioni dettagliate per la configurazione di RAGFlow, incluso il chunking basato su template e l’integrazione con servizi come MinIO. Maggiori informazioni su RAGFlow sono disponibili sul sito ufficiale del progetto.
In conclusione, l’utilizzo di modelli RAG come RAGFlow può portare notevoli vantaggi alle aziende, consentendo un accesso rapido e accurato alle informazioni necessarie per prendere decisioni basate sui dati. La combinazione di generazione di contenuti e recupero di informazioni esterne offre un supporto unico per migliorare il business e la produzione di contenuti informativi.