In questo corso impareremo come ottimizzare file e dati per la Retrieval-Augmented Generation, o RAG.

Alla fine di questo corso, avrai passi concreti da seguire per migliorare la qualità delle risposte generate da un LLM quando utilizzi una fonte di conoscenza personalizzata.

RAG combina due concetti potenti: recupero e generazione. Permette al tuo agente AI di estrarre informazioni precise da grandi fonti di dati, come un catalogo prodotti o un elenco di policy, e poi usare modelli linguistici per generare risposte naturali e informative. Questo significa un agente che non solo dà una risposta, ma fornisce la risposta giusta da una fonte affidabile, in modo rapido e accurato.

Ma ecco il punto: la qualità delle risposte del tuo agente dipende molto dalla qualità e dalla struttura dei dati che gli fornisci. Se i dati in ingresso sono disordinati, ridondanti o non strutturati, anche le risposte dell’agente ne risentiranno. Qui entra in gioco la pre-elaborazione dei dati. Preparando i dati con cura, getti le basi per risposte di alta qualità, significative e precise.

In questa serie ti guideremo in tutto ciò che devi sapere per preparare file e dati per la RAG. Tratteremo:

• Come strutturare i tuoi documenti per maggiore chiarezza,
• Best practice per la pulizia e la semplificazione del testo,
• Aggiunta di metadati e riepiloghi per un contesto più ricco,
• Ottimizzazione di dati non testuali, come immagini e tabelle,
• Validazione e manutenzione dei dati.

Ogni video analizzerà questi passaggi con esempi, offrendoti spunti pratici da applicare direttamente ai tuoi progetti AI. Al termine della serie, avrai gli strumenti per prendere qualsiasi dataset, trasformarlo per il RAG e ottimizzare le prestazioni dei tuoi agenti AI.