Generazione Potenziata al Recupero (RAG)
La Generazione Potenziata dal Recupero (RAG) è un framework che consente ai modelli di IA Generativa di recuperare dati nuovi ed esterni da fonti specifiche (come il tuo sito web) prima di generare una risposta. Fa da ponte tra i dati di addestramento congelati di un LLM e i fatti in tempo reale, riducendo le allucinazioni e migliorando la precisione trattando i dati strutturati come una base di conoscenza in tempo reale.
Perché RAG è fondamentale per la ricerca basata sull'IA
Gli LLM standard sono bloccati nel passato: i loro dati di addestramento hanno una data di scadenza, il che significa che non possono conoscere il tuo inventario attuale, i prezzi o gli aggiornamenti del prodotto. RAG risolve questo problema permettendo a un agente IA di recuperare attivamente informazioni dal tuo sito web in tempo reale. Il tuo schema JSON-LD agisce come l'"API" per questo sistema di recupero. Quando un utente chiede a un assistente IA dei tuoi prodotti, RAG gli permette di controllare il tuo database reale e rispondere con informazioni accurate e aggiornate invece di allucinare dettagli obsoleti o errate. Questo è essenziale per l'e-commerce, le piattaforme SaaS e qualsiasi azienda in cui i dati cambiano frequentemente.
LLM statico vs. sistema alimentato da RAG
Impatto nel mondo reale
Il cliente chiede a ChatGPT informazioni sul prezzo dell'iPhone 15
IA: "Non ho informazioni attuali sui prezzi"
Il cliente esce per controllare manualmente Apple.com
Stessa domanda per il sistema RAG che controlla il JSON-LD di Apple
AI: "L'iPhone 15 costa attualmente 799$ su Apple.com"
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