Che cos'è la generazione aumentata del recupero (RAG)?
La Generazione Aumentata di Recupero (RAG) è una componente importante all'interno dei sistemi di IA ormai consolidati. Fornisce una base approfondita di informazioni che può affinare la chiarezza dei risultati dei Grandi Modelli di Linguaggio. Collegandosi a un LLM, può produrre output più affidabili controllando due volte con fonti rilevanti specifiche per campo.
Le sfide degli LLM
I Large Language Models (LLM) utilizzano l'apprendimento profondo basato sui trasformatori per mappare le parole come vettori numerici, stabilendo relazioni tra di esse.
Tuttavia, la loro dipendenza da enormi set di dati crea delle sfide, come:
- Distorsioni e lacune di conoscenza : i dati di formazione sono troppo grandi per essere verificati manualmente, il che comporta la perdita di dettagli tecnici o prospettive distorte.
- Mancanza di controllo qualità – Non esiste un modo semplice per verificare quali dati hanno influenzato un modello oltre a parametri generali come i tempi limite.
Gli LLM non possono riconoscere le conoscenze mancanti, portando a:
- Allucinazioni – Risposte false, superate o eccessivamente generiche.
- Fonti inaffidabili – L'IA può attingere a contenuti non autorevoli, confondere la terminologia o fraintendere il contesto.
- Comportamento incoerente – Nessun prompt è uguale a due scommesseri, rendendo difficile per gli sviluppatori prevedere i rischi dell'IA.
Questi difetti compromettono l'affidabilità dell'IA , come si è visto quando l'IA di Google Chrome suggeriva password deboli suggerendo l'utilizzo di nomi e date di nascita. Per affrontare questi rischi, è necessario sfruttare IA Trust, Risk, and Security Management (IA TRiSM), essenziale per un'implementazione IA sicura.
Inoltre, la Generazione Aumentata di Recupero (RAG) migliora l'accuratezza integrando dati autorevoli e in tempo reale.
In che modo la Retrieval Augmented Generation migliora i grandi modelli linguistici?
I RAG operano in due fasi:
Recupero dei dati e pre-elaborazione
Innanzitutto identifica con precisione su quale argomento, campo o settore si concentra un prompt, poi utilizza un algoritmo di ricerca per accedere a dati esterni oltre il set di addestramento originale del LLM.
Questi dati possono essere estratti da fonti come API, database o documenti rilevanti in una miriade di formati diversi:
- File
- record del database
- Testo lungo
Simile all'LLM base, il RAG converte questi dati in rappresentazioni numeriche all'interno di un database vettoriale.
Generazione Radicata
Quando si crea una risposta a una domanda rilevante, l'LLM pre-addestrato può attingere dal database vettoriale del RAG per arricchire la propria risposta. Questo contesto migliorato permette quindi al modello di generare risposte più accurate, dettagliate e personalizzate per la specifica query dell'utente.
Poiché RAG può essere implementato essenzialmente come un aggiornamento accessorio agli LLM, la sua adozione è stata notevole.
Come il RAG viene applicato in diversi settori
Indica un settore che sta esplorando gli LLM, e c'è un'alta probabilità che venga implementato un RAG.
Chatbot
Risposte accurate, concise e contestualmente pertinenti sono il punto di forza dei chatbot basati su LLM; quelli basati su RAG sono in grado di soddisfare tali esigenze in modo molto più affidabile, grazie alla loro capacità di estrarre informazioni accurate da vasti set di dati aziendali.
Questo aiuta a realizzare le capacità promesse dai chatbot di gestire richieste specifiche dei clienti o consigli finanziari personalizzati.
Compiti legali
I modelli RAG sono in grado di individuare precedenti giurisprudenziali e di riassumere la giurisprudenza e i documenti pertinenti, individuando e recuperando i testi giuridici pertinenti. Di conseguenza, gli LLM basati su RAG possono garantire un notevole risparmio di tempo ai professionisti del diritto, aiutando al contempo gli studenti di giurisprudenza a reperire informazioni critiche per il caso.
Cyber Security
Allo stesso modo in cui i RAG stanno accelerando il processo di ricerca e digestione delle informazioni corrette per il team legale, gli LLM emessi dai fornitori di sicurezza consentono agli analisti della sicurezza di interrogare e individuare gli incidenti che si verificano all'interno del loro stack tecnologico. Acquisendo tutti i file rilevanti richiesti e creati da uno strumento di sicurezza, un RAG interno può rappresentare una forza incredibile per l'efficienza della sicurezza informatica.
Può consentire agli analisti di verificare implementazioni di patch, cercare percorsi di potenziale perdita di dati e cercare politiche di accesso al firewall secondo necessità.
Le 3 principali sfide nell'implementazione del RAG
Sebbene RAG offra una nuova dimensione di profondità alle risposte e ai dati accessibili a uno strumento LLM, non è privo di sfide.
#1: Blocchi di dataset troppo piccoli (o troppo grandi)
I RAG richiedono comunque un'enorme quantità di dati: tutti questi file e documenti devono essere incorporati nel RAG, ma non sono intrinsecamente utilizzabili in questa forma.
Tutte le informazioni utili in questi file devonoancora essere estratte e suddivise di conseguenza.
Questo può portare a diversi punti dolenti, come:
- Una perdita di contesto: resa possibile dal fatto che i blocchi sono troppo piccoli. Dividere i documenti in parti troppo piccole significa che il RAG potrebbe recuperare informazioni troppo tecniche o di nicchia per essere utili, oppure perdere del tutto alcune delle connessioni tra le diverse sezioni del documento.
- I chunk più grandi devono essere bilanciati: troppo grandi iniziano a essere più lenti da elaborare e calcolare.
#2: Elevati costi di inferenza
Uno degli obiettivi principali degli LLM è mantenere i costi sotto controllo: sono in grado di portare valore a un'impresa accelerando la produzione dei dipendenti, risparmiando così tempo e denaro.
Tuttavia, la potenza di elaborazione richiesta può rapidamente mettere a repentaglio questo obiettivo: le dimensioni delle finestre di contesto, i volumi dei dati di addestramento e le dimensioni del modello contribuiscono tutti ai costi di RAG e LLM. Ecco perché è così importante scegliere l'LLM specificamente pensato per il caso d'uso all'interno della tua azienda.
Essendo già stato ottimizzato per quel caso d'uso, può godere di costi di inferenza inferiori.
#3: I dati recuperati non sono rilevanti
Il sistema RAG non è infallibile: è in grado di recuperare dati che non sono completamente rilevanti per la query iniziale dell'utente.
Ciò può assumere diverse forme, a volte causate dal fatto che il sistema non ha trovato i documenti di alto livello che potrebbero contenere la risposta migliore, oppure che il processo di generazione della risposta non riesce a classificare adeguatamente questo blocco...
Quindi non arriva alla risposta finale.
Adopt Check Point AI Copilot with RAG for Smarter Security Management
Check Point offers RAG support across all 3 of its major security offerings – from firewall-focused Check Point, to Check Point Extended Prevention and Response, and full-stack SASE solution Workspace Security. Known as AI Copilot, Check Point’s AI agent adapts exclusively to the security data and events that your organization relies on day-to-day.
Con IA Copilot in atto, i team di sicurezza e IT possono chiedere all'assistente di aggiornare i controlli di accesso; Crea politiche di sicurezza e risolvi i ticket. Qualunque cosa serva al momento, IA Copilot può esaminare la massa di documentazione e dati sugli eventi e consegnare dati critici alla persona migliore in tempi rapidi.
IA Copilot non è certo l'unica evoluzione che GenAI offrirà quest'anno: Check Point garantisce una sicurezza completa e approfondita ai progetti di sviluppo IA e Implementazione, identificando le API ombra GenAI e individuando sessioni e casi d'uso ad alto rischio specifici per la tua organizzazione.
Richiedi una prova del nostro strumento di protezione GenAI se desideri potenziare le tue capacità di IA TRiSM e restare al sicuro in un mondo in evoluzione.
