Il settore dell’intelligenza artificiale sta vivendo una rivoluzione grazie a una nuova tecnica chiamata “Recupero Contestuale“. Questa metodologia è stata progettata per migliorare significativamente la capacità dei modelli di intelligenza artificiale di accedere a informazioni pertinenti all’interno di grandi basi di conoscenza. Tradizionalmente, i sistemi di generazione aumentata con recupero (RAG) si basano su modelli di embedding per ottenere informazioni rilevanti. Tuttavia, questi sistemi presentano una lacuna: la perdita di contesto nei documenti suddivisi in piccole sezioni.
Il Recupero Contestuale propone una soluzione a questo problema, combinando tecniche di embedding con BM25, un metodo più vecchio ma efficace che si basa su una ricerca testuale precisa. Insieme, queste tecnologie riescono a garantire che il modello di intelligenza artificiale acceda alle informazioni esatte necessarie, riducendo drasticamente gli errori di recupero. Secondo i dati, l’implementazione del Recupero Contestuale ha diminuito il tasso di fallimento del recupero di informazioni del 49%, mentre l’aggiunta di un ulteriore passaggio di riordinamento riduce il tasso di errore addirittura del 67%.
Un esempio pratico di questa tecnologia è visibile nel contesto del supporto tecnico, dove la ricerca di codici d’errore specifici può trarre enormi benefici dall’integrazione del BM25 per il recupero testuale, accanto ai modelli di embedding. Con il Recupero Contestuale, le aziende possono offrire soluzioni più accurate, riducendo i costi e migliorando le prestazioni.
Questa tecnologia si sta rivelando particolarmente utile per chi gestisce grandi quantità di dati, come archivi legali o scientifici. La chiave del successo risiede nella capacità di integrare contesto specifico in ogni sezione dei documenti, permettendo ai modelli AI di rispondere in modo più efficiente e mirato alle query degli utenti.
