Lì puoi trovare una guida completa con esempi scritti in GO.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un'architettura che sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con i Large Language Model. Questo progetto open source è nato con l'obiettivo di spiegare in dettaglio come funziona RAG e fornire esempi pratici di implementazione utilizzando tecnologie moderne, completamente locali.
Cos'è RAG e Perché è Importante
RAG rappresenta un'alternativa popolare al fine-tuning dei large language model. Invece di riaddestrare un modello ogni volta che i dati cambiano, RAG utilizza un meccanismo di recupero che consente una generazione di contenuti più flessibile, sfruttando modelli pre-addestrati combinati con un database di conoscenze.
Il funzionamento è elegante nella sua semplicità: i contenuti vengono memorizzati in un database vettoriale, e quando un utente pone una domanda, il sistema trasforma la query in un vettore e utilizza una ricerca vettoriale per trovare le informazioni più rilevanti. Queste informazioni vengono poi fornite al modello linguistico come contesto, consentendo risposte più accurate e aggiornate.
Spiegazione
Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un'alternativa popolare al fine-tuning dei large language model, permette una generazione di contenuti più flessibile sfruttando modelli pre-addestrati e un meccanismo di recupero. I contenuti vengono memorizzati su un database, le informazioni rilevanti per la query dell'utente possono essere trovate trasformando la query in un vettore e utilizzando una ricerca vettoriale sul database per trovare i dati più pertinenti a ciò di cui l'utente sta parlando. Memorizzando i dati su un database puoi ottenerli facilmente senza addestrare un modello ogni volta che i dati cambiano.
Un esempio popolare di RAG è il nuovo strumento AI Overview di Google.
Quando cerchi qualcosa su Google, lo strumento overview prende i primi risultati della ricerca e cerca di rispondere alla tua domanda utilizzando un sistema RAG.
Questo è un caso d'uso perfetto per RAG, i dati recuperati dai risultati di ricerca cambiano costantemente, sarebbe impossibile addestrare il modello su nuovi dati ogni volta che qualcuno fa un aggiornamento, RAG permette maggiore flessibilità al piccolo costo delle prestazioni.
Vantaggi di un'Implementazione Locale
Implementare RAG localmente presenta numerosi vantaggi rispetto alle soluzioni cloud:
Privacy Completa - I tuoi dati non lasciano mai la tua macchina. Questo è fondamentale quando si lavora con informazioni sensibili o proprietarie.
Costi Ridotti - Non ci sono costi per chiamate API o storage cloud. Dopo l'investimento iniziale in hardware, il sistema può funzionare indefinitamente senza costi ricorrenti.
Controllo Totale - Hai il controllo completo su modelli, dati e configurazioni. Puoi sperimentare liberamente senza limitazioni imposte da servizi esterni.
Bassa Latenza - Le richieste non devono viaggiare su internet, risultando in tempi di risposta più rapidi, specialmente per query ripetute.
Casi d'Uso Pratici
Le applicazioni di un sistema RAG locale sono numerose:
Chatbot aziendali - Crea assistenti virtuali che possono rispondere a domande basate sulla documentazione interna dell'azienda, mantenendo i dati completamente privati.
Ricerca documenti - Implementa sistemi di ricerca semantica su grandi archivi documentali, permettendo di trovare informazioni anche quando i termini esatti non corrispondono.
Gestione della conoscenza - Costruisci sistemi di gestione della conoscenza che permettono query in linguaggio naturale sulle basi di conoscenza aziendali.
Analisi del codice - Crea assistenti che possono rispondere a domande su grandi codebase, suggerendo implementazioni o spiegando pattern complessi.
Conclusioni
Local RAG Example dimostra che è possibile costruire sistemi di intelligenza artificiale sofisticati senza dipendere da servizi cloud o API esterne. Con le giuste tecnologie e una buona comprensione dell'architettura RAG, puoi creare soluzioni potenti che rispettano la privacy e offrono il controllo completo sui tuoi dati.
Il progetto rappresenta un'eccellente risorsa educativa per chiunque voglia comprendere a fondo come funziona RAG, e un solido punto di partenza per implementazioni in produzione. La combinazione di PostgreSQL, Ollama e Go crea una base tecnologica robusta e scalabile, perfetta sia per la sperimentazione che per applicazioni reali.
