I database vettoriali sono la base del recupero RAG
Perché RAG resterà nonostante i progressi degli LLM?
Implementare un chatbot alimentato dalla tecnologia Retrieval Augmented Generation (RAG) è una svolta per le aziende che desiderano migliorare il proprio supporto clienti. Questo approccio combina le capacità conversazionali dei modelli linguistici di grandi dimensioni con la conoscenza archiviata nel database RAG proveniente da diversi ambiti, come consulenza legale, bot di supporto clienti, assistenza educativa, sanità e altro ancora.
Un framework standard di Retrieval Augmented Generation è composto da due sistemi principali: il Retriever e il Generator. Il Retriever segmenta i dati (come i documenti), codifica i dati in embedding vettoriali, crea indici (Chunks Vectors) e recupera i risultati semanticamente rilevanti eseguendo una ricerca semantica con gli embedding vettoriali. Il Generator, d’altra parte, utilizza il contesto ricavato dal processo di recupero per fornire prompt ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che a loro volta generano risposte precise.
Un’architettura RAG generica. Le query dell’utente, che spaziano tra diverse modalità, fungono da input sia per il retriever sia per il generator. Il retriever estrae informazioni rilevanti dalle fonti di dati. Il generator interagisce con i risultati del recupero e alla fine produce output di varie modalità. Fonte: https://arxiv.org/pdf/2402.19473
L’efficacia dei sistemi di Retrieval Augmented Generation deriva dalla sua combinazione sinergica di sistemi di recupero e modelli generativi. I sistemi di recupero forniscono informazioni, fatti e dati precisi e rilevanti, mentre i modelli generativi creano risposte flessibili e arricchite dal contesto. Questo doppio approccio consente a RAG di gestire interrogazioni complesse e produrre risposte ricche e informative in modo efficace, dimostrandosi prezioso nei sistemi che richiedono elaborazione, comprensione e generazione del linguaggio naturale sfumate.
La tecnologia Retrieval Augmented Generation è vantaggiosa rispetto ai tradizionali modelli linguistici di grandi dimensioni, tra cui:
Riduzione dei problemi di "allucinazione": Retrieval Augmented Generation sfrutta dati esterni rilevanti per aiutare gli LLM a generare risposte più accurate, migliorando l’affidabilità e la tracciabilità dell’output.
Maggiore privacy e sicurezza dei dati: RAG può gestire in modo sicuro i dati privati come estensione esterna della base di conoscenza, prevenendo potenziali violazioni dei dati dopo l’addestramento del modello.
Recupero di informazioni in tempo reale: RAG facilita l’acquisizione in tempo reale di informazioni rilevanti aggiornate e specifiche del dominio, affrontando la sfida delle informazioni obsolete.
Sebbene i continui progressi negli LLM affrontino anch’essi questi problemi attraverso strategie come il fine-tuning su dataset privati e la fornitura di dati di addestramento con finestre di testo più lunghe, RAG rimane una soluzione solida, affidabile ed economicamente vantaggiosa nelle applicazioni GenAI più ampie grazie alla sua:
Trasparenza e operabilità: A differenza dei processi opachi di fine-tuning e gestione di testi lunghi, RAG offre relazioni tra moduli più chiare e interconnesse, migliorando la regolabilità e l’interpretabilità.
Efficienza dei costi e risposta rapida: RAG richiede meno tempo di addestramento e comporta costi inferiori rispetto ai modelli sottoposti a fine-tuning. Supera inoltre gli LLM con elaborazione a contesto lungo in termini di velocità di risposta e costi operativi.
Gestione dei dati privati: Separando la base di conoscenza dagli LLM, RAG garantisce un terreno di implementazione pratico e gestisce efficacemente la conoscenza aziendale esistente e di nuova acquisizione.
Anche se molte persone prevedono che RAG sia sull’orlo della scomparsa mentre gli LLM continuano a evolversi e progredire, io credo ancora che la tecnologia RAG resterà. RAG è intrinsecamente complementare agli LLM, il che ne garantisce la rilevanza e il successo prolungati in molteplici applicazioni.
I database vettoriali sono la base del recupero RAG
Nelle applicazioni di produzione reali, il retrieval RAG è spesso strettamente integrato con i database vettoriali, portando allo sviluppo di una popolare soluzione di Retrieval Augmented Generation nota come stack CVP, composta dalle tecnologie ChatGPT, Vector Database e Prompt-as-code. Questa soluzione innovativa sfrutta le efficienti capacità di retrieval per similarità dei vector dbs per migliorare le prestazioni degli LLM. Il sistema RAG può recuperare rapidamente voci di conoscenza rilevanti all'interno del database vettoriale trasformando le query degli utenti in embedding vettoriali. Questo approccio consente agli LLM di accedere alle informazioni più aggiornate archiviate nel database quando rispondono alle query degli utenti, affrontando efficacemente problemi come i ritardi negli aggiornamenti della conoscenza e le occasionali inesattezze nei contenuti generati, spesso chiamate "allucinazioni."
Oltre ai popolari database vettoriali e dbs, sul mercato sono disponibili molte altre tecnologie di retrieval, tra cui motori di ricerca, database relazionali e database documentali. Tuttavia, i database vettoriali sono l'opzione più favorita nelle implementazioni RAG grazie alle loro capacità superiori di archiviare e recuperare in modo efficiente grandi quantità di embedding vettoriali. Prodotti da modelli di machine learning, questi vettori rappresentano un'ampia gamma di tipi di dati, inclusi testo, immagini, video e suoni, catturando al contempo dettagli semantici complessi.
Di seguito è riportata un'analisi comparativa dei database vettoriali rispetto ad altre opzioni tecnologiche nel recupero delle informazioni, evidenziando perché i database vettoriali sono diventati la scelta preferita nella creazione di applicazioni RAG.
| Categoria | Motori di ricerca | Database relazionali | Database documentali | Database vettoriali |
| Prodotti principali | Elasticsearch | MySQL | MongoDB | Milvus |
| Principio di implementazione | Utilizza l'indicizzazione invertitaper ricerche testuali rapide con capacità limitate di ricerca vettoriale | Impiega modelli di dati standardizzati e SQL per un'elaborazione ottimale delle transazioni, ha difficoltà nella gestione dei dati non strutturati | Archivia i dati in formato JSON, offrendo modelli di dati flessibili e una ricerca full-text di base ma capacità limitate di ricerca semantica | Progettato specificamente per vettori ad alta dimensionalità, utilizza algoritmi Approximate Nearest Neighbor (ANN) per efficaci ricerche di similarità semantica |
| Casi d'uso | Ideale per ricerche full-text e analisi dei dati semplici | Ideale per applicazioni che richiedono elevata coerenza e una gestione complessa delle transazioni | Adatto allo sviluppo rapido e ad ambienti con frequenti modifiche del modello di dati | Ottimale per il recupero basato su dati non strutturati come ricerche di immagini e di testo semantico |
| Efficienza di recupero di grandi dataset vettoriali (Più alto è, meglio è) | Media | Bassa | Bassa | Alta |
| Capacità di generalizzazione multimodale (Più alto è, meglio è) | Media | Bassa | Bassa | Alta |
| Idoneità al recupero RAG(Più alto è, meglio è) | Media | Bassa | Bassa | Alta |
| Costi totali(Più basso è, meglio è) | Alti | Alti | Medi | Bassi |
Confronta i database vettoriali con altre tecnologie di recupero delle informazioni
Come mostrato nella tabella sopra, i database vettoriali sono vantaggiosi nei seguenti campi:
Principio di implementazione: I vettori codificano significati semantici e i database vettoriali decodificano la semantica delle query utilizzando modelli di deep learning, andando oltre le semplici ricerche per parole chiave. La precisione della comprensione semantica è migliorata con i progressi dell'AI, rendendo la distanza vettoriale una misura standard della similarità semantica nell'NLP e posizionando gli embedding come il formato preferito per la gestione di diversi tipi di dati.
Efficienza del recupero: I vettori ad alta dimensionalità consentono tecniche avanzate di indicizzazione e quantizzazione che aumentano significativamente la velocità di recupero e riducono i requisiti di archiviazione. I database vettoriali possono scalare orizzontalmente per gestire volumi di dati crescenti mantenendo tempi di risposta rapidi, essenziali per i sistemi RAG che gestiscono nuovi dati, con ampi dati rilevanti.
Capacità di generalizzazione: A differenza dei database tradizionali, che gestiscono per lo più testo, i database vettoriali archiviano ed elaborano vari tipi di dati non strutturati, tra cui immagini, video e audio. Questa versatilità migliora la flessibilità e la funzionalità dei sistemi RAG.
Costo totale di proprietà: I database vettoriali sono più facili da distribuire e integrare con i framework di machine learning esistenti grazie alla loro configurazione semplice e alle API complete. Questa accessibilità, unita a costi complessivi inferiori, li rende tra i preferiti dagli sviluppatori di applicazioni RAG.
Potenziare i database vettoriali per applicazioni RAG più performanti
I database vettoriali sono stati una tecnologia di recupero fondamentale nei sistemi RAG. Tuttavia, man mano che gli sviluppatori creano applicazioni RAG sempre più complesse e le utilizzano in ambienti di produzione, cresce la loro richiesta di risposte di qualità superiore e più precise alle query degli utenti, ponendo sfide ai database vettoriali.
RAG use case.png
Un processo standard di costruzione di Retrieval Augmented Generation di solito comporta diversi passaggi: pre-elaborazione dei dati tramite segmentazione, pulizia dei dati ed embedding; creazione e gestione degli indici; e utilizzo della ricerca vettoriale per individuare segmenti simili al fine di migliorare la generazione dei prompt. La maggior parte dei database vettoriali gestisce la creazione e la gestione degli indici e il recupero dei dati vettoriali, con solo pochi, come Milvus, che forniscono funzioni di embedding integrate. Pertanto, la qualità del recupero dei dati vettoriali influisce direttamente sulla rilevanza e sull'efficacia dei contenuti generati dagli LLM.
Numerose ottimizzazioni ingegneristiche emergono per migliorare la qualità del recupero dei database vettoriali, tra cui la selezione di dimensioni dei chunk appropriate, la decisione sulla necessità di segmenti sovrapposti, la scelta di modelli di embedding appropriati, l'aggiunta di tag di contenuto, l'integrazione del recupero basato su lessico per un approccio di ricerca semantica ibrido e la selezione di reranker. Potremmo integrare molte di queste attività all'interno dei database vettoriali.
In particolare, i database vettoriali dovrebbero migliorare le seguenti aree:
Alta precisione nel recupero: I database vettoriali devono eccellere nel recuperare accuratamente i documenti o i frammenti di dati più rilevanti in base alle query degli utenti tramite ricerche di similarità vettoriale. Ciò comporta l'elaborazione e l'interpretazione di intricate relazioni semantiche all'interno di spazi vettoriali ad alta dimensionalità per garantire che il contenuto recuperato sia precisamente allineato alla query dell'utente.
Risposta rapida: Per garantire un'esperienza utente ottimale, i database vettoriali devono fornire recuperi entro millisecondi. Ciò richiede la capacità di accedere ed estrarre rapidamente informazioni da dataset estesi. Con l'aumento dei volumi di dati e la crescita della complessità delle query, questi database devono scalare in modo flessibile, gestendo dataset più grandi e query più sofisticate mantenendo costantemente prestazioni di richiamo affidabili.
Gestione dei dati multimodali: Data la gamma sempre più ampia di casi d’uso, i vector dbs devono non solo gestire dati testuali, ma anche immagini, video e altri tipi di dati multimodali. Ciò richiede il supporto per embedding provenienti da diversi tipi di dati e la capacità di recuperare informazioni in modo efficiente sulla base di query modali varie.
Interpretabilità e debug: È inoltre essenziale che i vector dbs offrano strumenti diagnostici e di ottimizzazione robusti per affrontare i problemi quando i risultati non vengono recuperati in modo efficace.
Conclusione
Poiché la domanda di applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG) continua a crescere, gli sviluppatori stanno utilizzando sempre più la tecnologia RAG per una varietà di scopi, in particolare per la raccolta di informazioni contestualmente rilevanti. Questa crescente adozione è destinata a cambiare numerosi settori migliorando drasticamente l’efficienza e l’accuratezza fattuale del recupero delle informazioni e dell’acquisizione di conoscenza, rimodellando in ultima analisi il modo in cui le organizzazioni accedono ai dati e li utilizzano.
I vector dbs, sebbene ancora relativamente sottoutilizzati, hanno un immenso potenziale come infrastruttura fondamentale per i sistemi RAG. Tra questi, il database vettoriale Milvus si distingue, affrontando e superando attivamente le sfide associate allo sviluppo e al miglioramento delle applicazioni RAG. Sfruttando le intuizioni degli sviluppatori di IA generativa, Milvus sta continuamente perfezionando le proprie capacità per soddisfare meglio le esigenze del settore dell’intelligenza artificiale.
Nel mio prossimo post, approfondirò il database vettoriale open-source Milvus, evidenziandone le funzionalità più recenti e spiegando perché è la scelta ideale per creare applicazioni RAG pronte per l’impresa. Restate sintonizzati per ulteriori approfondimenti.
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