Glossario

Recupero dell'informazione

Che cos’è Recupero dell'informazione?

Il recupero dell'informazione (information retrieval) comprende i metodi che, in grandi raccolte di testi, trovano i documenti o i passaggi pertinenti a una richiesta e li ordinano per rilevanza. Approcci classici come BM25 pesano i termini in base a frequenza e rarità; quelli più recenti aggiungono la somiglianza semantica. È alla base di motori di ricerca, ricerca aziendale e retrieval-augmented generation, in cui un modello linguistico usa i passaggi trovati come fonte della risposta.

Come aiuta KI.ordo

La ricerca nella conoscenza di KI.ordo usa BM25, una ricerca per parole chiave eseguita direttamente sul server senza ricerca vettoriale, e gli agenti indicano le fonti trovate.

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Termini correlati

Ricerca documentale con NLP

La ricerca documentale con NLP usa tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per trovare informazioni in raccolte di documenti a partire da una domanda formulata liberamente. Invece di confrontare solo sequenze di parole identiche, questi sistemi considerano ad esempio le forme delle parole, il peso dei termini rari o la somiglianza di significato. Esempio: chi scrive «Come chiedo le ferie?» trova la sezione giusta del manuale del personale anche se lì si parla di «richiesta di congedo».

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NLP
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Retrieval-Augmented Generation (RAG)

La Retrieval-Augmented Generation unisce ricerca e generazione di testo: prima di rispondere, il sistema cerca in una raccolta di conoscenze, come manuali, linee guida o FAQ, i passaggi pertinenti e li fornisce al modello linguistico come contesto. La risposta si basa così su contenuti aziendali aggiornati e non solo sulle conoscenze apprese in addestramento. Questo riduce le affermazioni inventate, rende tracciabili le fonti e consente aggiornamenti senza nuovo addestramento.

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ricerca nelle conoscenze
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Riordinamento dei documenti

Il riordinamento dei documenti (reranking) è una seconda fase di ordinamento nei sistemi di ricerca e RAG: una prima ricerca rapida restituisce una selezione di possibili risultati, che un metodo più preciso ma più oneroso riordina poi per pertinenza. Spesso se ne occupa un cosiddetto cross-encoder, che valuta insieme domanda e passaggio di testo. Così i passaggi più pertinenti finiscono in cima prima che un modello linguistico formuli la risposta.

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RAG
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Ricerca IA

La ricerca IA indica metodi di ricerca che usano l'IA per cogliere l'intento di una richiesta, ponderare i risultati e spesso generare una risposta sintetica con fonti invece di un semplice elenco di link. Tecnicamente si basano su ricerca per parole chiave, ricerca vettoriale tramite embedding o una combinazione, spesso seguita da un modello linguistico. Esempi sono i motori di risposta sul web e le ricerche interne che aiutano i collaboratori a trovare informazioni in manuali e regolamenti.

Ricerca
Conoscenza
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