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Come funziona il RAG (spiegato semplice)

Quando un agente conversazionale risponde consultando i contenuti caricati dall'organizzazione (documenti, pagine web, domande frequenti), si parla di RAG: prima di scrivere la risposta, l'agente cerca le informazioni pertinenti tra quelle a sua disposizione, invece di rispondere soltanto sulla base di ciò che il modello linguistico ha appreso in fase di addestramento generale.

Perché un agente ha bisogno di una base di conoscenza​

Un modello linguistico, da solo, non conosce i prodotti, le procedure o le politiche di un'organizzazione specifica: sa scrivere in modo fluente, ma non sa, ad esempio, quali siano gli orari di un servizio o le condizioni di un contratto. Collegando all'agente una Knowledge Base — l'insieme organizzato dei contenuti dell'organizzazione — l'agente può cercare al suo interno le informazioni corrette prima di rispondere, invece di formulare una risposta plausibile ma non verificata.

È lo stesso principio di un collaboratore preparato ma appena entrato in azienda: prima di rispondere a una domanda specifica, consulta la documentazione interna piuttosto che affidarsi solo alla propria cultura generale.

I tre passaggi: Recupero, Contesto, Generazione​

Ogni volta che un utente scrive un messaggio a un agente con una base di conoscenza collegata, la piattaforma esegue tre passaggi in sequenza:

  1. Recupero — la piattaforma cerca, tra tutti i contenuti della base di conoscenza collegata, quelli più pertinenti alla domanda ricevuta.
  2. Contesto — i contenuti trovati vengono affiancati alla domanda dell'utente e forniti all'agente come materiale di riferimento.
  3. Generazione — l'agente scrive la risposta basandosi su quel materiale, anziché solo sulla propria conoscenza generale.

Tutto questo avviene in pochi secondi, in modo trasparente per chi sta scrivendo: nel pannello "Dati Tecnici" della conversazione resta comunque possibile vedere quali contenuti sono stati recuperati (vedi Provare un agente).

Le fonti citate​

Quando una risposta si basa su contenuti della base di conoscenza, l'agente indica in calce quali fonti ha consultato, con un punteggio di pertinenza. Questo permette a chi legge la risposta di risalire al documento o alla pagina di origine.

Risposta dell'agente con le fonti citate in evidenza

Alcuni contenuti possono essere esclusi volutamente dall'elenco delle fonti mostrate (ad esempio note interne o listini riservati) pur continuando a contribuire alla risposta: vedi Visibilità dei documenti nelle citazioni.

Quando la conoscenza non basta​

Se la ricerca non trova contenuti sufficientemente pertinenti alla domanda, l'agente non inventa una risposta: mostra un messaggio personalizzabile che segnala l'assenza di informazioni sull'argomento (configurabile in Collegare le Knowledge Base (RAG)). In alternativa, a seconda della configurazione dell'agente, la conversazione può essere passata a un operatore umano: vedi Escalation verso un operatore (handoff).

Approfondimento​

Questa pagina descrive il funzionamento generale, senza entrare nei parametri tecnici. Per i dettagli configurabili (dimensione dei blocchi di testo, numero di risultati recuperati, ricerca ibrida, riordino dei risultati) vedi Parametri avanzati del RAG.

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