Oggi è chiaro che il recupero delle informazioni in azienda spesso non è così rapido ed efficiente come dovrebbe essere. Con una mole sempre maggiore di file e documenti, diventa sempre più difficile accedere ai dati giusti nel momento giusto, rallentando i processi decisionali e influendo su l’intera operatività aziendale. Parliamo dunque di come trovare e accedere ad informazioni aziendali con l’AI.
Un concetto sempre più popolare per risolvere questo problema è il Retrieval-Augmented Generation (RAG). Questo combina la potenza dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) con la capacità di recuperare informazioni da fonti esterne, migliorando sia la velocità che la precisione delle risposte.
Ma cosa significa in pratica? Parliamo di knowledge base, ovvero l’insieme di conoscenze che un LLM può sfruttare per generare risposte. Da una parte, abbiamo la knowledge base interna dell’LLM, che include tutte le informazioni su cui è stato addestrato. Dall’altra, esiste la possibilità di utilizzare una knowledge base esterna, costituita da documenti e file che carica l’utente stesso. Questi file non richiedono un nuovo addestramento dell’LLM, ma grazie al RAG l’AI è in grado di accedere a queste fonti esterne, selezionare le informazioni più rilevanti e integrarle nelle sue risposte.
Le diverse opzioni per implementare l’AI
Entriamo nello specifico. Consideriamo le diverse alternative disponibili oggi per far recuperare informazioni a un LLM da una knowledge base esterna, a seconda delle necessità e della complessità del progetto.
Immagina di voler ottenere risposte precise basate su un documento caricato. Grazie al RAG, gli LLM non solo consultano quel documento, ma lo confrontano con la tua richiesta per fornirti risposte mirate e utili, eliminando la necessità di cercare manualmente tra vari file e database. Questo significa che è possibile prendere decisioni aziendali importanti accedendo istantaneamente alle informazioni più rilevanti.
Il RAG può essere paragonato a un assistente virtuale che non solo sa rispondere, ma sa anche dove cercare. Utilizza un processo chiamato embedding per analizzare una grande quantità di informazioni e trovare quelle più pertinenti alla tua richiesta. In pratica, è come se stesse sfogliando una biblioteca infinita, selezionando solo i libri che contengono le risposte più utili per te, per poi combinare le informazioni e restituire una risposta completa. Questo approccio è particolarmente utile quando si lavora con enormi knowledge base aziendali che contengono migliaia di documenti.
Se la tua azienda ha bisogno di gestire volumi di dati consistenti, questo strumento potrebbe essere la soluzione ideale per ottimizzare i processi decisionali. Non è tutto, infatti esistono anche altre soluzioni più semplici per l’integrazione delle knowledge base che potrebbero essere adatte a contesti meno complessi. Ad esempio, l’integrazione diretta nel prompt è una tecnica rapida e immediata che ti permette di inserire manualmente i dati necessari ini un LLM come ChatGPT, per ottenere risposte immediate e precise. Questa opzione è ideale per gestire set di dati limitati e già organizzati, senza la necessità di complesse configurazioni tecniche.
Un’altra opzione interessante è il caricamento di file. Se la tua azienda gestisce documenti più complessi o knowledge base strutturate, potresti caricare direttamente file in formato PDF o Word usando strumenti come ChatGPT che possono analizzare questi documenti e fornire risposte in base alle informazioni contenute, evitando la necessità di riscrivere o riorganizzare i dati. Questa opzione si dimostra particolarmente utile per chi lavora con documenti di grandi dimensioni e informazioni statiche.
Il RAG tra efficienza e sicurezza
Quando però si tratta di gestire enormi volumi di informazioni e dati dinamici? Qui il RAG trova la sua massima efficienza in quanto è in grado di elaborare e restituire informazioni pertinenti e aggiornate in modo efficiente, rappresentando un salto di qualità rispetto ai metodi più semplici. Come cambierebbero le decisioni aziendali se si potesse accedere a informazioni precise in tempo reale, senza dover aspettare che qualcuno le cerchi manualmente?
Naturalmente, la sicurezza e la precisione sono aspetti fondamentali per ogni manager. È comprensibile che ci sia una certa preoccupazione nell’implementare queste tecnologie in quanto possono sembrare complesse e potenzialmente rischiose per quanto riguarda la gestione dei dati. L’AI però può essere configurata per rispettare le esigenze specifiche della tua azienda, mantenendo alti standard di sicurezza.
Piattaforme come Claude o ChatGPT possono essere integrate con database esterni per garantire che le informazioni fornite siano sempre aggiornate, riducendo così il rischio di ottenere dati obsoleti e garantendo che le tue decisioni siano sempre basate su dati freschi e accurati. In questo modo, hai la certezza di poter contare su risposte precise e contestualizzate.
Per le aziende che gestiscono informazioni particolarmente sensibili, una soluzione interessante può essere quella di ospitare internamente i modelli di linguaggio su server aziendali. Questo approccio offre il massimo controllo sui dati, permettendo di personalizzare completamente il sistema in base alle esigenze specifiche.
L’AI può analizzare diversi tipi di dati
Anche se potrebbe sembrare una scelta complessa, per molte aziende è la migliore strada percorribile. Infatti, garantisce che i dati siano sempre al sicuro e trattati secondo gli standard di sicurezza richiesti. Un’importante evoluzione dell’AI riguarda l’uso di modelli multimodali, in grado di combinare diversi tipi di dati come testi, immagini e altre informazioni per fornire risposte più complete e dettagliate.
Questa capacità permette di analizzare informazioni eterogenee in tempo reale, offrendo una visione più ampia e approfondita delle risorse aziendali. I modelli multimodali rappresentano un passo avanti significativo, soprattutto per le aziende che devono gestire una grande varietà di dati.
E’ naturale chiedersi quali saranno le implicazioni per le strategie aziendali in futuro ma siamo certi che i business non solo ottimizzeranno i propri processi per recuperare le informazioni, ma saranno anche più precisi e smart grazie alla generative AI.