Quando i modelli linguistici accessibili sono comparsi per la prima volta sulla scena, l’entusiasmo era impossibile da ignorare: al di là della loro pura novità, arrivavano con la promessa di trasformare completamente numerosi campi e linee di lavoro.
Quasi un anno dopo il lancio di ChatGPT, siamo molto più consapevoli dei limiti degli LLM e delle sfide che affrontiamo quando proviamo a integrarli nei prodotti del mondo reale. Ormai abbiamo anche messo a punto potenti strategie per integrare e migliorare il potenziale dei LLM; tra questi, la generazione aumentata dal recupero (RAG) è emersa come, probabilmente, la più importante. Offre ai professionisti il potere di collegare modelli pre-addestrati a fonti di informazioni esterne e aggiornate che possono generare risultati più accurati e più utili.
Questa settimana abbiamo raccolto una serie di articoli che spiegano le complessità e le considerazioni pratiche del lavoro con RAG. Che tu sia nel profondo del machine learning o che tu stia affrontando l’argomento dal punto di vista di un data scientist o di un product manager, acquisire una familiarità più profonda con questo approccio può aiutarti a prepararti per qualunque cosa porti il futuro degli strumenti di intelligenza artificiale. Saltiamo subito dentro!
Fonte: towardsdatascience.com
