Introduzione
Nel contesto della trasformazione digitale, l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più centrale nella gestione delle informazioni aziendali. Una delle sfide principali che le aziende affrontano è l’accesso rapido ed efficace ai dati strutturati e non strutturati. Il progetto qui descritto si concentra sullo sviluppo di un sistema di Question Answering (QA) basato su Retrieval-Augmented Generation (RAG), un’architettura che integra il recupero di informazioni con la generazione di risposte in linguaggio naturale.
Tecnologie e Metodologie
Il sistema di QA proposto si basa su una combinazione di tecniche avanzate di Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning, sfruttando modelli pre-addestrati e librerie specializzate come Transformers di Hugging Face, Sentence Transformer e Faiss di Facebook AI Research. L’infrastruttura è stata sviluppata in Python per garantire flessibilità e scalabilità.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Il modello RAG combina due elementi fondamentali:
- Retriever: Un motore di ricerca semantico basato su FAISS, che identifica i documenti più rilevanti in base alla query dell’utente.
- Generator: Un modello di linguaggio, come RoBERTa o GPT, che elabora le informazioni recuperate e genera risposte contestualizzate.
Questa architettura permette di migliorare l’accuratezza delle risposte rispetto ai modelli di generazione tradizionali, riducendo il fenomeno delle “allucinazioni” (risposte non supportate dai dati reali).
Implementazione e Codice
La pipeline è stata sviluppata con i seguenti passaggi principali:
- Caricamento e preprocessing dei dati: I dataset vengono analizzati, indicizzati e trasformati in vettori numerici tramite Sentence Transformers.
- Creazione dell’indice FAISS: I dati vengono organizzati in uno spazio vettoriale per consentire ricerche rapide ed efficienti.
- Ricerca e matching: Il sistema recupera i documenti pertinenti confrontando le query con l’indice vettoriale.
- Generazione della risposta: Il modello linguistico genera una risposta basata sulle informazioni recuperate.
Test e Valutazione
Sono stati condotti diversi test per valutare l’efficacia della soluzione:
- Accuratezza delle risposte: Buoni risultati per query specifiche, ma difficoltà con domande generiche o ambigue.
- Copertura del dataset: Il sistema è stato in grado di estrarre informazioni pertinenti per una vasta gamma di query.
- Performance: Il tempo medio di risposta è stato di 0,495 secondi per query, un valore ottimale per applicazioni aziendali.
- Robustezza: Il sistema ha mostrato limiti nella gestione di domande fuori contesto, suggerendo la necessità di ottimizzazioni future.
Confronto con Soluzioni Commerciali
La soluzione proposta è stata confrontata con il sistema Azure Cognitive Search + OpenAI, evidenziando alcuni vantaggi e svantaggi:
- Vantaggi della soluzione Azure: Maggiore accuratezza per query generiche, scalabilità e integrazione con infrastrutture cloud.
- Vantaggi della soluzione proposta: Maggiore personalizzazione, costi ridotti grazie all’uso di tecnologie open-source e pieno controllo sulla gestione dei dati.
Sviluppi Futuri
Per migliorare ulteriormente la pipeline di QA basata su RAG, si propongono alcune evoluzioni:
- Utilizzo di modelli di generazione avanzati (come GPT-4 o T5) per migliorare la coerenza delle risposte.
- Miglioramento dell’algoritmo di ranking per ottimizzare la selezione dei documenti rilevanti.
- Implementazione di un sistema di apprendimento continuo per adattare il modello alle nuove richieste e migliorare le prestazioni nel tempo.
Conclusione
Il sistema di QA sviluppato rappresenta un primo passo verso un’infrastruttura di intelligenza artificiale aziendale avanzata, capace di migliorare l’accesso ai dati e ottimizzare i processi decisionali. La combinazione di retrieval semantico e generazione di risposte si è dimostrata efficace, con ampie possibilità di perfezionamento e applicazione in ambiti diversi, dal supporto clienti alla gestione della conoscenza interna.
