In questo articolo Eric Herzog, Chief Marketing Officer di Infinidat, spiega cosa è la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e perché è molto importante per un corretto funzionalento della GenAI applicata allo storage enterprise.
Buona lettura!
L’accuratezza dell’IA Generativa dipende da un’architettura RAG basata sull’infrastruttura di storage enterprise
L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) ha trovato un “partner” inatteso in una tecnologia che i CIO spesso non considerano come prioritaria per l’AI: lo storage enterprise. Poiché i dati sono fondamentali per attivare e alimentare la GenAI, l’infrastruttura di storage, che custodisce tutti i dati aziendali, ha assunto un nuovo ruolo cruciale come fondamento della Retrieval-Augmented Generation (RAG).
RAG si rivela particolarmente strategica per le aziende che desiderano utilizzare la GenAI per fornire risposte personalizzate alle query. Questo framework è progettato per migliorare, affinare e ottimizzare le risposte generate da modelli di IA, come i Large Language Model (LLM) e gli Small Language Model (SLM).
Cosa sapere su RAG
RAG è un’architettura basata sull’infrastruttura di storage, concepita per incrementare l’accuratezza dell’IA. Grazie a questo approccio, le aziende possono garantire che le risposte fornite dai modelli di IA siano pertinenti, aggiornate e contestualizzate correttamente. Le potenti capacità generative dell’IA alimentano chatbot intelligenti e altre applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, capaci di rispondere alle domande degli utenti attingendo a fonti di informazione autorevoli.
Molti modelli di IA sono addestrati su dataset ampi, spesso pubblici. Tuttavia, per fornire risposte altamente specifiche e contestualmente accurate, RAG consente ai modelli di IA, come LLM, di recuperare dati privati e proprietari dai database aziendali. Questo approccio è fondamentale per migliorare la precisione dell’IA, poiché si basa su fonti di conoscenza interne, autorevoli e predefinite, eliminando la necessità di riaddestrare i modelli — a volte un processo costoso e complesso.
I CIO e i leader aziendali impegnati in progetti di GenAI possono ora tirare un sospiro di sollievo: infatti, grazie alla possibilità di estendere l’utilità dell’infrastruttura di storage enterprise, diventa più semplice e conveniente integrare un componente di recupero dati nelle implementazioni GenAI. Questo approccio consente alle aziende di utilizzare i propri dataset interni, riducendo il rischio di errori dovuti a inesattezze presenti nei dati pubblici.
In un panorama di trasformazione digitale incentrato sull’AI, RAG rappresenta un’opportunità per sfruttare al meglio l’automazione intelligente. Offre risposte più accurate, rilevanti e tempestive, contribuendo a costruire un futuro potenziato dall’Intelligenza Artificiale.
Nessuna necessità di strumenti specializzati
Una delle notizie più positive legate all’architettura di deployment del workflow RAG è che non richiede strumenti specializzati. I sistemi di storage enterprise già esistenti, come InfiniBox e InfiniBox SSA, possono essere utilizzati per implementare RAG come componente aggiuntivo, ottimizzando la precisione e la rilevanza della GenAI.
RAG aggiunge un valore strategico allo storage enterprise, aumentando i tassi di successo delle applicazioni GenAI nelle organizzazioni di grandi dimensioni. In questo modo, lo storage diventa una risorsa imprescindibile per creare un ecosistema di modelli di AI ottimizzato con RAG.
Per sfruttare appieno i vantaggi di RAG, è essenziale garantire le massime prestazioni dei sistemi di storage, insieme a una disponibilità assolutamente garantita al 100%. Mai come oggi, in un mondo permeato dalla GenAI, la disponibilità totale dello storage enterprise è stata così cruciale. È altrettanto importante integrare capacità di resilienza informatica nel sistema dati per assicurare il recupero delle informazioni essenziali per le applicazioni GenAI.
Che i dati siano conservati in un data center tradizionale o in una configurazione ibrida multi-cloud, l’architettura di deployment RAG risulta perfettamente funzionale. Una soluzione di storage enterprise basata su cloud si integra facilmente con ambienti cloud, semplificando e accelerando l’adozione di RAG da parte delle aziende. Questo approccio si sposa con gli sforzi degli hyperscaler, impegnati nella costruzione di modelli di AI su larga scala per le fasi iniziali di addestramento.
Perché RAG è essenziale per la GenAI?
Anche quando l’addestramento iniziale dei modelli di AI avviene nel modo migliore, rimangono significative sfide operative per le aziende. Uno dei principali problemi è il fenomeno delle “allucinazioni” dell’IA, ovvero risultati inaccurati o fuorvianti. Quando un modello di AI non dispone di informazioni sufficienti, tende a generare risposte inventate, basate su dati errati. Questo comportamento ha spesso minato la fiducia nelle prime implementazioni di GenAI.
Le risposte inesatte dei modelli di AI possono derivare da confusione terminologica, informazioni obsolete o fonti non autorevoli. Questi errori possono tradursi in comunicazioni errate ai clienti, causando potenziali danni reputazionali.
RAG affronta direttamente queste problematiche, fornendo un metodo affidabile per eliminare le “allucinazioni” e garantire risposte più precise e informate alle query gestite tramite applicazioni GenAI aziendali. Integrando le conoscenze dinamiche del workflow RAG con i dati di addestramento esistenti, i modelli di AI generano risposte di qualità superiore, aumentando la fiducia nella GenAI.
Grazie all’architettura RAG, lo storage enterprise si trasforma in un elemento strategico fondamentale per il deployment della GenAI. Utilizzare lo storage per arricchire continuamente un flusso RAG con dati aggiornati migliora l’accuratezza e l’efficacia dei modelli di AI. Inoltre, non va sottovalutato il valore dei dataset proprietari aziendali conservati nei database. Connettendo la GenAI all’infrastruttura dati aziendale tramite un approccio RAG basato sullo storage, è possibile creare un ecosistema altamente performante e affidabile.
Per ottimizzare i sistemi di storage in questa prospettiva, è necessario puntare sulle migliori prestazioni disponibili nel settore, su una disponibilità garantita al 100% e su una resilienza informatica integrata. Questi elementi costituiscono le fondamenta per un’adozione efficace di RAG.
In conclusione, RAG rappresenta il “nuovo petrolio” per alimentare al meglio il motore della GenAI. Grazie a dati affidabili e a un’infrastruttura di storage sempre attiva, le aziende possono accelerare la trasformazione digitale e costruire applicazioni AI più accurate, efficienti e di valore strategico.
di Eric Herzog, Chief Marketing Officer di Infinidat
