Come creare un sistema RAG da zero e implementarlo

I Large Language Models (LLM) hanno segnato una svolta epocale nel campo dell’intelligenza artificiale, dimostrando capacità straordinarie nella comprensione e generazione del linguaggio naturale. Tuttavia, questi potenti modelli presentano limitazioni intrinseche: la loro conoscenza è statica, congelata all’ultimo aggiornamento dei dati di addestramento, e possono talvolta generare informazioni plausibili ma errate o completamente inventate, un fenomeno noto come “allucinazione”. Per superare questi ostacoli, è emersa una soluzione potente ed elegante: RAG (Retrieval-Augmented Generation).

RAG rappresenta un’architettura innovativa che potenzia gli LLM collegandoli a fonti di conoscenza esterne e dinamiche. Questo approccio permette ai modelli di accedere a informazioni aggiornate, specifiche del dominio o proprietarie durante il processo di generazione, migliorando drasticamente l’accuratezza, la pertinenza e l’affidabilità delle risposte.

Cos’è un RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG è un’architettura progettata per ottimizzare le prestazioni degli LLM integrandoli con un sistema di recupero delle informazioni. In sostanza, RAG arricchisce le capacità generative intrinseche di un LLM permettendogli di accedere ed utilizzare basi di conoscenza esterne, che possono includere dati aziendali interni, database aggiornati, articoli di ricerca, documentazione tecnica o persino informazioni in tempo reale dal web.

Invece di basarsi unicamente sulla conoscenza statica appresa durante l’addestramento, un sistema RAG prima recupera informazioni pertinenti da queste fonti esterne in risposta ad una query dell’utente e poi utilizza tali informazioni per “aumentare” o “informare” il processo di generazione del testo. Il risultato è una risposta più accurata, contestualmente rilevante, aggiornata ed affidabile.

Perché RAG? Il Problema di Base degli LLM

L’entusiasmo per le capacità degli LLM è giustificato, ma è fondamentale riconoscerne i limiti intrinseci, che la tecnologia RAG mira specificamente a risolvere:

Knowledge Cutoff (Conoscenza Limitata nel Tempo): Gli LLM vengono addestrati su enormi dataset, ma questi dati rappresentano un’istantanea del mondo fino a un certo punto nel tempo (il “knowledge cutoff”). Man mano che il tempo passa, la conoscenza del modello diventa obsoleta, rendendolo incapace di rispondere accuratamente a domande su eventi recenti o informazioni aggiornate. RAG supera questo limite collegando l’LLM a fonti di dati esterne che possono essere aggiornate continuamente o in tempo reale.
Allucinazioni: Gli LLM, nel tentativo di generare testo coerente e plausibile, possono talvolta “inventare” fatti, dettagli o fonti che non esistono nel loro dataset di addestramento o nella realtà. Questo fenomeno, noto come allucinazione, mina seriamente l’affidabilità del modello, specialmente in contesti critici. RAG mitiga significativamente questo rischio ancorando (“grounding”) le risposte dell’LLM a informazioni fattuali recuperate da fonti esterne fornite dal retriever.
Mancanza di Conoscenza Specifica: I modelli LLM pre-addestrati hanno una conoscenza vasta ma generica. Spesso mancano di comprensione approfondita di domini molto specifici o non hanno accesso a dati interni e proprietari di un’organizzazione (es. policy aziendali, dati clienti, documentazione tecnica interna). RAG permette di “iniettare” questa conoscenza specifica al momento della generazione, senza dover riaddestrare il modello, semplicemente collegandolo alle basi di dati pertinenti.
Risposte Generiche: Senza un contesto specifico fornito dalla query o da una fonte esterna, le risposte degli LLM possono risultare troppo generali e poco utili per esigenze specifiche. RAG fornisce questo contesto mirato recuperato dalle fonti esterne, permettendo all’LLM di generare risposte più dettagliate e personalizzate.

I Vantaggi Chiave dell’Utilizzo di RAG

L’adozione di un’architettura RAG comporta numerosi benefici tangibili:

Accesso a Dati Aggiornati e Specifici: Il vantaggio più evidente è la capacità di fornire agli LLM accesso ad informazioni correnti e specifiche del dominio, superando il limite del knowledge cutoff e integrando dati proprietari. Questo è cruciale per applicazioni che richiedono informazioni in tempo reale o conoscenze interne.
Maggiore Accuratezza e Riduzione delle Allucinazioni: Ancorando le risposte a dati fattuali recuperati, RAG aumenta notevolmente l’accuratezza e riduce la tendenza degli LLM a generare informazioni errate o inventate. Questo “grounding” rende le risposte più affidabili.
Maggiore Fiducia dell’Utente: La capacità dei sistemi RAG di fornire citazioni o riferimenti alle fonti di informazione utilizzate per generare la risposta aumenta la trasparenza. Gli utenti possono verificare l’accuratezza delle informazioni e approfondire consultando le fonti originali, costruendo così una maggiore fiducia nel sistema AI.
Efficienza dei Costi nell’Aggiornamento della Conoscenza: Mantenere aggiornata la conoscenza di un LLM tramite riaddestramento o fine-tuning è un processo computazionalmente intensivo e costoso. RAG offre un’alternativa molto più efficiente: l’aggiornamento della conoscenza avviene modificando o aggiungendo dati alla base di conoscenza esterna (spesso un vector database), un processo generalmente molto più rapido ed economico. Questa agilità è fondamentale in ambienti dove le informazioni cambiano rapidamente.
Controllo e Manutenzione Semplificati: Gli sviluppatori possono facilmente gestire e aggiornare le fonti di conoscenza a cui il sistema RAG ha accesso, senza dover modificare o riaddestrare l’LLM sottostante. Questo facilita la manutenzione e l’adattamento del sistema a nuove esigenze o domini.
Maggiore Sicurezza dei Dati: RAG permette di mantenere i dati proprietari o sensibili separati dal modello LLM stesso. L’LLM accede a queste informazioni tramite il retriever al momento della richiesta, ma i dati non vengono incorporati nei parametri del modello durante l’addestramento. Ciò consente un controllo granulare degli accessi e preserva la sicurezza dei dati, sebbene sia fondamentale garantire la sicurezza della base di conoscenza esterna (es. il vector database).
Ampliamento dei Casi d’Uso: Grazie all’accesso a una gamma più vasta di informazioni, RAG abilita gli LLM a gestire compiti più complessi e knowledge-intensive che sarebbero difficili o impossibili per un LLM standard. Esempi includono:
- Chatbot specializzati (supporto clienti con accesso a policy aggiornate, assistenti virtuali personalizzati).
- Strumenti di ricerca avanzata (analisi finanziaria basata su report interni, supporto alla diagnosi medica con accesso a letteratura recente).
- Generazione di contenuti affidabili con citazioni.
- Supporto alla programmazione con accesso a codebase e documentazione.
- Assistenza legale con recupero di leggi e casi pertinenti.
- Monitoraggio della conformità in tempo reale.

Collegamento ai Modelli LLM

Al cuore di ogni sistema RAG c’è un Large Language Model (LLM), il motore generativo che produce la risposta finale. Questi modelli sono addestrati per comprendere e generare linguaggio umano in modo fluente e coerente. Per approfondire cosa sono i modelli LLM, consulta il nostro articolo dedicato. RAG non sostituisce l’LLM, ma lo potenzia fornendogli un accesso dinamico alla conoscenza esterna.

L’integrazione di un meccanismo di recupero dati prima della generazione trasforma l’LLM da un sistema basato unicamente sulla memoria interna (i dati di addestramento) a un sistema capace di consultare attivamente fonti esterne per costruire le proprie risposte. Questo passaggio è fondamentale per costruire applicazioni AI che non siano solo eloquenti, ma anche fattualmente corrette ed affidabili. La capacità di RAG di mitigare le allucinazioni e fornire riferimenti non è solo un miglioramento tecnico, ma un fattore abilitante per l’adozione di LLM in contesti aziendali e critici dove la fiducia e la verificabilità sono imprescindibili.

Quale è la struttura di un Progetto RAG

Comprendere l’architettura di un sistema RAG è fondamentale per poterlo costruire ed ottimizzare efficacemente. Sebbene possano esistere variazioni, la struttura di base di un progetto RAG ruota attorno a due componenti principali che lavorano in sinergia: il Retriever ed il Generator.

I Componenti Fondamentali

Il Retriever

Questo componente ha il compito cruciale di cercare e recuperare le informazioni più pertinenti da una vasta collezione di dati (il “corpus” o “knowledge base”) in risposta alla specifica richiesta (query) dell’utente. L’obiettivo è fornire al Generator solo i pezzi di conoscenza più utili per formulare la risposta.

Il cuore del Retriever moderno è la ricerca semantica. Invece di basarsi solo su parole chiave, la ricerca semantica comprende il significato e l’intento dietro la query. Questo è reso possibile dagli embeddings vettoriali che vengono utilizzati per convertire sia i documenti della knowledge base (solitamente suddivisi in “chunk” o pezzi più piccoli) sia la query dell’utente in vettori numerici ad alta dimensionalità. Questi vettori catturano l’essenza semantica del testo.

Gli embeddings dei documenti vengono memorizzati e indicizzati in un Vector Database. Si tratta di database specializzati, ottimizzati per eseguire ricerche di similarità tra vettori in modo estremamente rapido ed efficiente, anche su miliardi di elementi.

Esempi popolari includono Chroma, Pinecone, Milvus, Weaviate, Qdrant. Quando arriva la query (anch’essa trasformata in un embedding), il Vector Database cerca i vettori dei documenti che sono “più vicini” (più simili semanticamente) al vettore della query nello spazio vettoriale.

Oltre alla ricerca vettoriale (Dense Retrieval), possono essere impiegate tecniche di Hybrid Search, che combinano la ricerca semantica (vettoriale) con la tradizionale ricerca per parole chiave per massimizzare la copertura e la pertinenza. Spesso, un passaggio di re-ranking viene applicato ai risultati iniziali per affinare ulteriormente l’ordine di rilevanza prima di passarli al Generator.

Il Generator

Una volta che il Retriever ha fornito i frammenti di informazione pertinenti, il Generator ha il compito di sintetizzare queste informazioni insieme alla query originale per produrre una risposta finale che sia coerente, fluente e in linguaggio naturale.

Il Generator è tipicamente un Large Language Model (LLM) pre-addestrato (come i modelli GPT, Llama, Mistral, etc.). Esso riceve come input la query originale dell’utente “aumentata” con il contesto recuperato dal Retriever. Questo contesto aggiuntivo guida l’LLM a generare una risposta più informata e accurata rispetto a quella che produrrebbe basandosi solo sulla sua conoscenza interna.

L’LLM produce la risposta finale per l’utente. In molte implementazioni RAG, questa risposta può includere anche citazioni o riferimenti ai documenti specifici recuperati dal Retriever, permettendo la verifica delle fonti.

Il Flusso di Lavoro RAG (Workflow)

Il processo RAG si articola tipicamente nei seguenti passaggi sequenziali:

Input della Query: L’utente invia una domanda o un prompt al sistema RAG.
Embedding della Query: La query viene trasformata in un vettore embedding utilizzando lo stesso modello di embedding impiegato per indicizzare la knowledge base.
Recupero (Retrieval): Il Retriever utilizza l’embedding della query per interrogare il Vector Database. Il database restituisce i ‘k’ chunk di documento i cui embeddings sono semanticamente più simili a quello della query.
Aumento (Augmentation): I chunk di testo recuperati (il contesto) vengono combinati con la query originale dell’utente per creare un nuovo prompt, più ricco di informazioni, detto “augmented prompt”.
Generazione (Generation): L’augmented prompt viene inviato all’LLM Generator.
Output della Risposta: L’LLM utilizza le informazioni contenute nell’augmented prompt (sia la query originale che il contesto recuperato) per generare la risposta finale in linguaggio naturale, che viene poi presentata all’utente.

La capacità di trasformare accuratamente il significato del testo in rappresentazioni vettoriali (qualità dell’embedding model) e la capacità di cercare rapidamente ed efficacemente tra milioni o miliardi di questi vettori (performance del vector database) sono i pilastri su cui si regge un sistema RAG performante. La scelta di queste tecnologie non è quindi un dettaglio tecnico secondario, ma una decisione architetturale fondamentale che impatta direttamente sulla qualità e l’affidabilità dell’output finale.

Come creare un sistema RAG: gli step

La costruzione di un sistema RAG, sebbene concettualmente lineare, richiede un’attenta pianificazione ed esecuzione attraverso diverse fasi chiave. Seguire questi step in modo metodico è essenziale per ottenere un sistema performante e affidabile.

Fase 1: Preparazione e Caricamento dei Dati (Data Loading & Preparation)

Tutto inizia con i dati che costituiranno la base di conoscenza del sistema RAG.

Identificazione e Raccolta delle Fonti: Il primo passo è identificare e raccogliere le fonti di conoscenza pertinenti per il caso d’uso specifico. Queste possono essere documenti interni (PDF, Word, report), pagine web, articoli di knowledge base, trascrizioni, dati strutturati da database, ecc..
La Qualità dei Dati è Fondamentale: È impossibile sottovalutare l’importanza della qualità dei dati. Il principio “garbage in, garbage out” è particolarmente vero per RAG. Dati di bassa qualità, obsoleti, mal strutturati o irrilevanti porteranno inevitabilmente a un recupero scadente e, di conseguenza, a risposte inaccurate o fuorvianti. È quindi cruciale investire tempo nel preprocessing, nella pulizia e, se possibile, nella strutturazione dei dati sorgente. Questo può includere la rimozione di elementi superflui (es. intestazioni, piè di pagina, pubblicità), la correzione di errori, l’aggiunta di metadati rilevanti (date, autori, categorie) e la conversione in formati più facilmente processabili.
Caricamento dei Dati (Loading): Una volta preparati, i dati devono essere caricati nel sistema. Framework come LangChain e LlamaIndex offrono una varietà di “loader” specifici per diversi formati di file (PDF, HTML, JSON, CSV, ecc.) che facilitano questa operazione. Il documento viene letto e rappresentato in memoria per le fasi successive.

Suddivisione dei Dati (Chunking/Splitting)

I documenti completi sono spesso troppo grandi per essere gestiti efficacemente dai modelli LLM (a causa dei limiti della “context window”) e per un recupero preciso. È quindi necessario suddividerli in pezzi più piccoli e semanticamente coerenti, chiamati “chunk”.

Perché il Chunking è Necessario: Recuperare chunk più piccoli e focalizzati aumenta la probabilità di trovare l’informazione esatta richiesta dalla query e riduce il “rumore” inviato all’LLM Generator.
Strategie di Chunking: La scelta della strategia di chunking è critica e dipende dalla natura dei dati e dagli obiettivi specifici. Le strategie comuni includono:
- Fixed-Size Chunking: Divide il testo in blocchi di dimensione fissa (es. numero di caratteri o token). Semplice da implementare ma può spezzare frasi o concetti a metà.
- Recursive Character Splitting: Tenta di dividere il testo lungo separatori naturali (paragrafi, frasi, spazi) in modo gerarchico, cercando di mantenere la coerenza semantica il più possibile. Spesso è un buon punto di partenza.
- Semantic Chunking: Utilizza modelli di embedding per raggruppare frasi o porzioni di testo semanticamente simili nello stesso chunk. Produce chunk molto coerenti dal punto di vista contestuale, ma richiede più risorse computazionali.
- Document-Specific Chunking: Sfrutta la struttura intrinseca del documento (es. intestazioni Markdown, tag HTML, classi/funzioni nel codice) per determinare i punti di divisione. Molto efficace per documenti ben strutturati.
- Agentic Chunking: Un approccio sperimentale in cui un LLM stesso analizza il documento e decide i punti di divisione ottimali basandosi sulla comprensione del contenuto e della struttura.
Dimensione del Chunk (Chunk Size) e Sovrapposizione (Overlap): La dimensione ottimale del chunk è un compromesso: troppo piccoli potrebbero mancare di contesto, troppo grandi potrebbero contenere informazioni irrilevanti e superare i limiti della context window. La sovrapposizione (chunk overlap) consiste nel far sì che i chunk consecutivi condividano una piccola porzione di testo, aiutando a preservare il contesto ai confini dei chunk. Trovare i valori ottimali richiede spesso sperimentazione e valutazione.

Creazione degli Embeddings (Embedding)

Una volta ottenuti i chunk, è necessario trasformarli in una rappresentazione numerica che catturi il loro significato semantico.

Processo: Ogni chunk di testo viene processato da un Embedding Model scelto (es. modelli da OpenAI, Hugging Face Sentence Transformers, Cohere, modelli specifici come IBM Granite). Questo modello restituisce un vettore numerico (embedding) per ciascun chunk.
Scelta del Modello: La qualità dell’embedding model è cruciale per l’accuratezza della ricerca semantica. Modelli diversi hanno prestazioni diverse e costi associati. Per domini specifici, l’uso di embedding model addestrati o fine-tuned su quel dominio può migliorare significativamente la pertinenza del recupero.

Indicizzazione (Indexing)

Gli embeddings generati, insieme ai chunk di testo originali (e ai metadati associati), devono essere memorizzati in modo efficiente per la ricerca.

Memorizzazione nel Vector Database: I chunk e i loro embeddings vengono caricati in un Vector Database.
Creazione dell’Indice: Il Vector Database crea una struttura dati ottimizzata (un indice vettoriale) che permette di eseguire ricerche di similarità (es. k-Nearest Neighbors, k-NN) in modo estremamente rapido, anche su milioni o miliardi di vettori. È utile memorizzare anche metadati (come fonte del documento, data, ecc.) insieme agli embeddings per poter filtrare i risultati della ricerca.

Recupero (Retrieval)

Questa è la fase in cui il sistema cerca le informazioni pertinenti in risposta a una query.

Arriva la Query dell’Utente.
Embedding della Query: La query viene trasformata in un embedding utilizzando lo stesso Embedding Model usato per i documenti.
Ricerca nel Vector Database: L’embedding della query viene usato per interrogare l’indice nel Vector Database. La ricerca restituisce i ‘k’ embeddings di chunk più simili (i “vicini più prossimi”).
Recupero dei Chunk: I chunk di testo originali corrispondenti agli embeddings recuperati vengono estratti dal database.

Generazione (Generation)

L’ultimo passo è generare la risposta finale.

Costruzione dell’Augmented Prompt: I chunk di testo recuperati (il contesto) vengono combinati con la query originale dell’utente in un unico prompt. La formattazione di questo prompt può influenzare la qualità della risposta.
Invio all’LLM Generator: L’augmented prompt viene passato all’LLM Generator scelto.
Generazione della Risposta: L’LLM elabora il prompt e genera la risposta finale in linguaggio naturale, basandosi sia sulla query che sul contesto fornito.

La costruzione di un sistema RAG efficace raramente è un processo lineare completato al primo tentativo. Richiede sperimentazione continua (ad esempio, provando diverse dimensioni di chunk o modelli di embedding), una valutazione rigorosa delle prestazioni attraverso metriche oggettive, e cicli di affinamento per ottimizzare ogni componente della pipeline. Adottare un approccio sperimentale e basato sulla valutazione fin dall’inizio è fondamentale per costruire sistemi RAG robusti e performanti.

Come creare una applicazione RAG utilizzando Python

Sebbene sia possibile costruire un sistema RAG implementando ogni componente da zero, l’utilizzo di framework dedicati in Python semplifica enormemente lo sviluppo, l’integrazione e la gestione della pipeline. Questi strumenti forniscono astrazioni e componenti pre-costruiti per le diverse fasi del processo RAG.

Introduzione agli Strumenti e Framework

Diversi framework e librerie Python si sono affermati come standard de facto per lo sviluppo di applicazioni basate su LLM, inclusi i sistemi RAG:

LangChain: Probabilmente il framework più popolare, LangChain offre un ecosistema completo per costruire catene (chains) e agenti che utilizzano LLM. Fornisce moduli per il caricamento dei dati (Loaders), la suddivisione del testo (Text Splitters), la gestione degli embeddings (Embeddings), l’interfacciamento con i vector store (Vector Stores), la creazione di retriever (Retrievers), l’interazione con gli LLM (LLMs) e la composizione di logiche complesse tramite LangChain Expression Language (LCEL).
LlamaIndex: Un altro framework estremamente popolare, specificamente focalizzato sull’integrazione dei dati con gli LLM, rendendolo particolarmente adatto per RAG. Offre astrazioni simili a LangChain (loaders, splitters, embeddings, vector stores, retrievers, query engines) ma con un’enfasi particolare sull’indicizzazione dei dati e sulle strategie di recupero avanzate. Spesso considerato più orientato specificamente al RAG rispetto a LangChain.
Haystack: Sviluppato da deepset, Haystack è un framework open-source end-to-end per costruire applicazioni NLP, inclusi sistemi di Question Answering e RAG. Offre componenti modulari e pipeline per l’indicizzazione e la query, con integrazioni per diversi modelli e database vettoriali come Milvus.
Hugging Face Libraries (Transformers, Tokenizers, Datasets): L’ecosistema Hugging Face è indispensabile per accedere a migliaia di modelli pre-addestrati, inclusi LLM e modelli di embedding, nonché per le utility di tokenizzazione. Molti framework RAG si integrano nativamente con i modelli Hugging Face.
Client per Vector Database: Ogni vector database (Pinecone, Milvus, Chroma, Qdrant, Weaviate, Redis, ecc.) fornisce il proprio client Python per interagire con il database: creare indici, caricare vettori (upserting), eseguire query di similarità e gestire i dati.

Esempio Pratico (Schema Generale con LangChain)

Vediamo uno schema concettuale di come costruire una pipeline RAG base utilizzando Python e LangChain:

Python

# 1. Setup: Installazione librerie e configurazione

# pip install langchain langchain_openai langchain_community chromadb tiktoken python-dotenv

import os

from dotenv import load_dotenv

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader # Esempio per PDF

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI

from langchain_community.vectorstores import Chroma

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser




# Carica le variabili d'ambiente (es. OPENAI_API_KEY)

load_dotenv()




# 2. Load Data: Carica il documento

loader = PyPDFLoader("./documento_esempio.pdf")

documents = loader.load()




# 3. Split Data: Suddividi in chunk

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)

chunks = text_splitter.split_documents(documents)




# 4. Initialize Embeddings & Vector Store: Crea embeddings e indicizza

# Assicurati che la tua API key OpenAI sia impostata come variabile d'ambiente

embedding_model = OpenAIEmbeddings()

vector_store = Chroma.from_documents(chunks, embedding_model, persist_directory="./chroma_db")




# 5. Create Retriever: Ottieni un retriever dal vector store

retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) # Recupera i top 3 chunk




# 6. Initialize LLM: Inizializza il modello generativo

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo") # o gpt-4, ecc.




# 7. Build RAG Chain (using LCEL): Definisci la catena RAG

template = """

Basandoti solo sul seguente contesto, rispondi alla domanda:




Contesto:

{context}




Domanda:

{question}




Risposta:

"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)




# Definisci la catena: recupera contesto -> formatta prompt -> passa a LLM -> parsa output

rag_chain = (

    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}

| prompt

| llm

| StrOutputParser()

)




# 8. Query: Esegui una domanda

query = "Qual è il concetto principale discusso nel documento?"

response = rag_chain.invoke(query)




print(response)

Nota: Questo è un esempio semplificato. Implementazioni reali richiedono gestione degli errori, logging, ottimizzazioni, e potrebbero usare diversi componenti o configurazioni.

Considerazioni sull’Implementazione

Scelta del Vector Database: Valutare attentamente le opzioni in base a scalabilità richiesta, costi (alcuni sono managed services, altri open-source), facilità d’uso, funzionalità specifiche (es. hybrid search, filtering) e integrazioni.
Selezione dei Modelli (Embedding e LLM): Bilanciare prestazioni, costi e requisiti specifici. Modelli open-source (es. da Hugging Face) offrono maggiore controllo e potenziali risparmi, ma potrebbero richiedere più sforzo per il deployment e l’ottimizzazione rispetto a modelli proprietari accessibili via API (es. OpenAI, Cohere, Anthropic).
Gestione Sicura delle Credenziali: Non inserire mai API key o altre credenziali direttamente nel codice. Utilizzare variabili d’ambiente, gestori di segreti o configurazioni sicure.
Competenze Python: La costruzione e personalizzazione di sistemi RAG richiede solide competenze di programmazione in Python. Se hai bisogno di rafforzare le tue basi di programmazione, considera il nostro Corso per imparare Python from zero to hero.

Tabella 2: Confronto tra Framework RAG Popolari (Python)

Framework	Focus Primario	Caratteristiche/Astrazioni Chiave	Facilità d’Uso (Soggettivo)	Ecosistema/Comunità	Integrazioni Esempio (Vector DB, LLM)
LangChain	Costruzione generale di applicazioni LLM (catene, agenti)	Loaders, Splitters, Embeddings, VectorStores, Retrievers, LLMs, Chains (LCEL), Agents, Memory	Moderata (curva apprendimento)	Molto Ampia	Chroma, Pinecone, Milvus, Weaviate, Faiss; OpenAI, HuggingFace, Cohere
LlamaIndex	Integrazione dati con LLM, specificamente RAG	Data Loaders, Node Parsers, Embeddings, Vector Stores, Retrievers, Query Engines, Index Structures	Moderata-Alta (focus RAG)	Ampia (in crescita)	Simili a LangChain, forte focus su strutture dati e indici avanzati
Haystack	Framework end-to-end per NLP (QA, RAG, search)	DocumentStores, Retrievers, Readers, Generators, Pipelines, Nodes	Moderata	Buona	Milvus, Elasticsearch, Faiss; OpenAI, HuggingFace, Cohere

Come imparare a creare un RAG

Imparare a costruire sistemi RAG richiede una combinazione di comprensione teorica e esperienza pratica. Fortunatamente, esistono numerose risorse per acquisire le competenze necessarie:

Documentazione Ufficiale dei Framework: Le documentazioni di LangChain, LlamaIndex e Haystack sono punti di partenza eccellenti. Offrono guide introduttive, tutorial dettagliati, esempi di codice e riferimenti API completi. Molti includono sezioni specifiche su come costruire pipeline RAG, anche partendo da componenti di basso livello.
Tutorial Pratici e Blog Post: Il web è ricco di tutorial passo-passo e articoli di blog scritti da esperti e dalla comunità. Siti come Real Python, blog aziendali (IBM, Pinecone, Cohere), piattaforme come DataCamp, e la sezione blog di Hugging Face offrono guide pratiche su implementazioni specifiche. Anche la documentazione di fornitori specifici (es. Mistral AI) può contenere guide RAG.
Repository di Esempi: Esplorare repository GitHub con esempi di codice funzionanti è un ottimo modo per imparare. Molti framework e aziende (es. Pinecone) mantengono repository pubblici con notebook Jupyter o script che dimostrano varie implementazioni RAG.
Comunità e Forum: Partecipare a comunità online come Stack Overflow, i server Discord dedicati ai framework (LangChain, LlamaIndex), forum specifici su AI/ML, o la comunità Hugging Face permette di porre domande, condividere conoscenze e rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi.
Ricerca Accademica: Per una comprensione più profonda e per esplorare le tecniche più avanzate, la lettura di paper di ricerca pubblicati su piattaforme come ArXiv è fondamentale. Questi articoli spesso introducono nuove architetture, tecniche di ottimizzazione e metodi di valutazione.
Corsi Online: Piattaforme educative come DeepLearning.AI, Coursera, edX e altre offrono corsi specifici sullo sviluppo di applicazioni LLM e, sempre più spesso, moduli dedicati a RAG e alla sua valutazione. Il corso “AI Agentic Applications” di Data Masters è un esempio mirato.
Fondamenti di AI e Python: Una solida comprensione dei concetti base dell’intelligenza artificiale, del machine learning e, soprattutto, della programmazione in Python è un prerequisito. Per una panoramica generale sull’intelligenza artificiale, il nostro corso intelligenza artificiale per tutti è un ottimo punto di partenza.

Possibilità di miglioramenti avanzati

Una volta compresi e implementati i sistemi RAG di base, esistono numerose tecniche avanzate per migliorarne le prestazioni, l’accuratezza e le capacità, spingendosi oltre il semplice flusso “retrieve-then-generate”.

Ottimizzazione del Retrieval

La qualità del recupero è spesso il fattore più critico. Tecniche avanzate includono:

Hybrid Search: Combina i punti di forza della ricerca semantica con quelli della ricerca tradizionale per parole chiave (basata su vettori sparsi, come TF-IDF o BM25). Questo approccio cattura sia la rilevanza semantica che le corrispondenze esatte di termini, spesso migliorando la copertura (recall).
Re-ranking: Dopo una prima fase di recupero (es. ricerca vettoriale veloce che restituisce i top N risultati), un secondo modello più sofisticato viene utilizzato per riordinare questi N risultati in base ad una stima più accurata della rilevanza. Questo migliora la precisione dei risultati finali presentati all’LLM.
Query Transformations/Rewriting: La query originale dell’utente potrebbe non essere ottimale per il recupero. Tecniche come l’espansione della query (aggiungendo sinonimi o termini correlati), la scomposizione di query complesse in sotto-query, o la riformulazione della query utilizzando un LLM possono migliorare significativamente la pertinenza dei risultati recuperati.
Chunking e Indicizzazione Avanzati: Oltre alle strategie base, tecniche come il Semantic Chunking, l’arricchimento dei chunk con metadati dettagliati per il filtering, o l’adozione di strutture di indicizzazione gerarchiche (come RAPTOR, che crea sommari a diversi livelli di astrazione) possono migliorare il recupero per diversi tipi di query e dati.
Sentence-Window Retrieval: Un approccio che cerca la similarità a livello di singole frasi (più precise semanticamente) ma poi recupera una finestra di contesto più ampia attorno alla frase trovata da passare all’LLM, fornendo così più contesto senza sacrificare la precisione della ricerca iniziale.
Auto-Merging Retrieval: Recupera chunk potenzialmente ridondanti o sovrapposti da diversi documenti e li unisce in modo gerarchico e intelligente per creare un contesto più coeso e informativo per l’LLM, eliminando le ripetizioni.

RAG e Agenti LLM

L’integrazione di RAG con il paradigma degli Agenti LLM rappresenta un’evoluzione significativa.

Agenti LLM: Sono sistemi più autonomi che utilizzano un LLM come “cervello” per ragionare, pianificare sequenze di azioni e utilizzare strumenti esterni (API, database, funzioni Python, altri modelli) per raggiungere un obiettivo complesso. L’architettura degli agenti tipicamente include:
- Brain (Cervello): L’LLM che interpreta gli input, pianifica e decide le azioni.
- Memory (Memoria): Per mantenere lo stato della conversazione (breve termine) e apprendere da interazioni passate (lungo termine).
- Planning (Pianificazione): Capacità di scomporre compiti complessi in sotto-obiettivi e ragionare sui passi da compiere (es. Chain-of-Thought).
- Tools (Strumenti): Le risorse esterne che l’agente può utilizzare (es. API di ricerca web, calcolatrice, database query, e… RAG).
RAG come Strumento per Agenti: In questo contesto, la pipeline RAG diventa uno degli strumenti a disposizione dell’agente. Quando l’agente determina che per procedere ha bisogno di informazioni specifiche da una knowledge base interna o da un set di documenti, può “invocare” lo strumento RAG per recuperare quel contesto specifico, prima di continuare con il suo piano d’azione.

Valutazione Avanzata

Con l’aumentare della complessità dei sistemi RAG, diventa cruciale adottare framework e metriche di valutazione sofisticati. Strumenti come Ragas, TruLens, e metriche specifiche come Context Precision, Context Recall, Faithfulness, Answer Relevancy (la “RAG Triad”) sono essenziali per misurare oggettivamente le prestazioni e guidare l’ottimizzazione.

L’evoluzione da RAG base a tecniche avanzate come Hybrid Search, Re-ranking, e soprattutto l’integrazione con agenti (Agentic RAG e Sistemi Multi-Agente), mostra una traiettoria chiara: RAG sta diventando un componente fondamentale per costruire sistemi AI più autonomi, capaci e affidabili. Non si tratta più solo di migliorare la fattualità degli LLM, ma di dotarli di capacità di ricerca attiva, pianificazione e interazione con il mondo esterno, avvicinandoli a veri e propri assistenti intelligenti capaci di risolvere problemi complessi.

Per concludere: i consigli di Data Masters

Costruire un sistema RAG da zero è un percorso affascinante che apre enormi potenzialità. Per massimizzare le possibilità di successo, ecco alcuni consigli pratici basati sull’esperienza:

Focus sulla Qualità dei Dati: Non ci stancheremo mai di ripeterlo: la qualità della vostra knowledge base è il fattore più critico. Dedicate tempo alla cura, pulizia e aggiornamento delle fonti dati. Dati irrilevanti o di bassa qualità porteranno a risultati scadenti, indipendentemente dalla sofisticazione della pipeline RAG.
Sperimentazione e Iterazione Guidata dalla Valutazione: Non esiste una configurazione RAG universalmente perfetta. La scelta ottimale di strategie di chunking, modelli di embedding, LLM, parametri del retriever e prompt dipende dal vostro specifico caso d’uso e dai vostri dati. Adottate un approccio iterativo: sperimentate diverse configurazioni, misurate rigorosamente le prestazioni con metriche di valutazione appropriate (come quelle della RAG Triad) e affinate la pipeline sulla base dei risultati.
Iniziare in Modo Semplice, Poi Scalare: È facile farsi travolgere dalla complessità delle tecniche avanzate. Iniziate costruendo una pipeline RAG di base per un caso d’uso ben definito. Una volta che funziona e avete stabilito delle baseline di valutazione, potete iniziare a introdurre gradualmente ottimizzazioni e funzionalità avanzate.
Implementare la Valutazione Fin dall’Inizio: Non trattate la valutazione come un’attività da svolgere alla fine. Integrate metriche e framework di valutazione (come Ragas o TruLens) nel vostro processo di sviluppo fin dalle prime fasi. Questo vi permetterà di monitorare i progressi, identificare i colli di bottiglia e prendere decisioni informate sull’ottimizzazione.
Considerare la Sicurezza e la Privacy: Specialmente quando si lavora con dati aziendali o sensibili, la sicurezza non può essere un ripensamento. Implementate controlli d’accesso adeguati, considerate tecniche di mascheramento dei dati personali (PII) se necessario, e assicuratevi che la vostra architettura RAG rispetti le normative sulla privacy.
Pianificare l’Aggiornamento della Conoscenza: I dati cambiano. Definite una strategia e implementate pipeline di aggiornamento (refresh pipelines) per mantenere la vostra knowledge base esterna aggiornata e sincronizzata con le fonti originali. Questo assicura che il vostro sistema RAG fornisca sempre informazioni correnti.

Seguendo questi principi, sarete ben posizionati per costruire sistemi RAG robusti, affidabili ed efficaci.

AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn

Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.