Architettura RAG: Guida Tecnica al Retrieval-Augmented Generation

Il Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un’architettura rivoluzionaria che risolve i problemi di accuratezza e aggiornamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). In questo articolo esaminiamo i dettagli tecnici, le strategie di implementazione e le applicazioni enterprise dell’architettura RAG.

Che cos’è RAG e perché è importante?

L’architettura RAG è un approccio ibrido che arricchisce la conoscenza parametrica degli LLM con fonti di conoscenza esterne. Mentre gli LLM tradizionali dipendono dai dati di addestramento, i sistemi RAG forniscono accesso a informazioni in tempo reale.

Componenti principali di RAG

1. Retriever: Trova i documenti più rilevanti usando la similarità vettoriale
2. Generator: Genera risposte utilizzando il contesto recuperato
3. Vector Store: Archivia i vettori di embedding ed esegue le ricerche

Dettagli dell’architettura tecnica

Pipeline di Embedding

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Strategie di chunking:

• Fixed-size chunking: Conteggio fisso di caratteri/token
• Semantic chunking: Suddivisione basata sulla coerenza semantica
• Recursive chunking: Preservazione della struttura gerarchica

Confronto tra modelli di embedding

Selezione del database vettoriale

Opzioni popolari:

• Pinecone: Servizio gestito, scalabilità semplice
• Weaviate: Open source, ricerca ibrida
• Qdrant: Alte prestazioni, filtraggio
• ChromaDB: Leggero, ideale per il prototyping

Strategie di Retrieval

1. Dense Retrieval

Calcolo della similarità vettoriale usando embedding semantici:

1# Retrieval with cosine similarity
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Sparse Retrieval (BM25)

Algoritmo di ricerca classico basato sulla frequenza delle parole.

3. Hybrid Retrieval

Combinazione di metodi dense e sparse:

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

Reranking e ordinamento

I modelli di reranking vengono utilizzati per migliorare i risultati iniziali del retrieval:

• Cross-encoder rerankers: Alta accuratezza, lenti
• ColBERT: Veloce, interazione a livello di token
• Cohere Rerank: Basato su API, integrazione semplice

Ottimizzazione della context window

Determinazione della dimensione dei chunk

• Chunk piccolo (256-512 token): Informazioni più specifiche, più frammenti
• Chunk grande (1024-2048 token): Più contesto, potenziale rumore

Compressione del contesto

Risparmio di token comprimendo contesti ampi:

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

Implementazione enterprise di RAG

Esempio di architettura

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│    User     │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Service│
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

Considerazioni sulla sicurezza

1. Isolamento dei dati: Separazione dei namespace per tenant
2. Controllo degli accessi: Autorizzazione a livello di documento
3. Audit logging: Registrazione di tutte le query e risposte

Metriche di performance

Metriche di retrieval

• Recall@K: Rapporto dei documenti rilevanti nei risultati K
• Precision@K: Accuratezza dei documenti rilevanti
• MRR (Mean Reciprocal Rank): Posizione del primo risultato corretto

Metriche end-to-end

• Faithfulness: Fedeltà della risposta alle fonti
• Relevance: Rilevanza della risposta rispetto alla domanda
• Latency: Tempo totale di risposta

Problemi Comuni e Soluzioni

1. Bassa Qualità di Retrieval

Soluzione: Cambio del modello di embedding, hybrid retrieval, reranking

2. Allucinazioni

Soluzione: Prompt più restrittivi, requisito di citazione

3. Alta Latenza

Soluzione: Caching, async retrieval, riduzione del numero di chunk

Conclusione

L’architettura RAG è un componente fondamentale che aumenta l’affidabilità degli LLM nelle applicazioni AI aziendali. La scelta corretta del modello di embedding, del database vettoriale e della strategia di retrieval costituisce la base per un’implementazione RAG di successo.

Come Veni AI, offriamo soluzioni RAG personalizzate ai nostri clienti enterprise. Contattateci per le vostre esigenze.