Comprendere i modelli RAG: ancorare i LLM con la conoscenza del mondo reale
I Large Language Models (LLM) come GPT-4 or Gemini sono incredibilmente potenti, ma hanno alcune debolezze critiche: allucinano, non conoscono le informazioni successive alla data limite del loro addestramento e non hanno accesso ai dati del tuo dominio privato.
Per risolvere questi limiti, gli sviluppatori utilizzano la Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG è un framework che recupera informazioni rilevanti da un database esterno e le fornisce all’LLM per generare risposte accurate e sensibili al contesto.
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