ivista.AI Academy
Questa su GitHub non è solo una guida, ma una mappa completa di ciò che oggi significa fare Retrieval Augmented Generation in maniera seria, senza fermarsi al livello “toy example” che ancora domina su GitHub e nei post LinkedIn con i soliti PDF caricati su Pinecone. Qui si entra nel merito di come strutturare davvero un’architettura RAG scalabile, modulare e adattabile a diversi casi d’uso, con un livello di dettaglio che normalmente si trova solo dentro le roadmap interne delle Big Tech.
Il fatto che vengano coperti aspetti come Query Construction e Query Translation è cruciale, perché il problema non è mai soltanto recuperare documenti, ma tradurre la domanda dell’utente in una forma che il sistema sappia davvero digerire. Text-to-SQL e Text-to-Cypher, per esempio, sono l’inizio di una convergenza tra linguaggi naturali e database strutturati, che apre scenari in cui la barriera tra prompt e query diventa irrilevante.
Routing e Retrieval sono le due parole magiche che separano i prototipi dalle implementazioni enterprise. Senza routing dinamico rischi di avere un sistema che spara sempre sulla stessa fonte, anche quando sarebbe ovvio cambiare contesto. Senza un retrieval avanzato con re-ranking o fusion ti ritrovi a combattere contro la “garbage in, garbage out economy” dei dati. Chi pensa che basti un embedding grezzo e una cosine similarity si sta ancora illudendo che il problema sia lineare.
Indexing poi è il cuore nascosto del gioco, quello che nessuno vuole spiegare perché è difficile. Fare multi-representation embeddings o sperimentare con metodi come RAPTOR o CoLBERT significa accettare che un documento non è mai una sola cosa, ma una rete di prospettive. La sintesi gerarchica e l’ottimizzazione della ricerca strutturata non sono optional, ma l’unico modo per evitare che il tuo sistema diventi un Google di terza categoria.
Infine la parte di Generation con Self-RAG e approcci come RRR chiude il cerchio, mostrando che la generazione non è la fine del processo ma l’inizio di un loop attivo. Un modello che si auto-corregge interrogando di nuovo le fonti è molto più vicino al modo in cui ragiona un analista umano che deve dare una risposta documentata, non improvvisata.
Se questa guida viene davvero usata in azienda, diventa un asset strategico. Chi oggi domina il RAG con queste tecniche ha in mano la chiave per costruire prodotti che non si limitano a “rispondere meglio”, ma che ridefiniscono il modo in cui un’organizzazione accede, struttura e utilizza la conoscenza. La differenza è tra avere un chatbot carino per l’helpdesk e possedere un motore cognitivo capace di scalare su finanza, medicina, logistica o lawtech.
Repository https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/