La Retrieval Augmented Generation o RAG, rappresenta un’innovativa tecnica di Intelligenza Artificiale che migliora l’accuratezza, l’attualità e il contesto dei grandi modelli linguistici (LLM) come GPT-4.
L’approccio LLM RAG combina un modello generativo con un sistema di recupero delle informazioni, attingendo a basi di conoscenza esterne per fornire risposte più precise e contestualizzate ed è particolarmente utile per le piccole aziende, poiché consente di sfruttare i vantaggi dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, Large Language Models o LLM senza doverli riaddestrare, migliorando così l’efficacia delle applicazioni basate su intelligenza artificiale.
Indice degli argomenti
LLM RAG e le sfide della comprensione tecnologica nelle PMI
Ma le PMI, a differenza delle grandi aziende che stanno sfruttando appieno il potenziale dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni con tecnologia LLM RAG per ottimizzare la produttività e automatizzare processi complessi, spesso si trovano di fronte a una tecnologia che ancora fanno fatica a comprendere e integrare, con il rischio di considerarla una semplice buzzword, senza le risorse o le competenze necessarie per un’adozione efficace.
Proviamo, allora, a fare un po’ di chiarezza.
Il dubbio sulla personalizzazione degli LLM nelle piccole imprese
Nel linguaggio del business e della tecnologia, alcuni termini di tendenza vengono utilizzati per indicare concetti innovativi, ma il loro abuso può generare confusione. Se un’idea viene enfatizzata oltre misura, rischia di sembrare più rivoluzionaria di quanto sia in realtà.
Gli LLM nel contesto delle PMI potrebbero essere percepiti in questo modo, senza una reale comprensione delle loro applicazioni concrete. Questo può tradursi in resistenza al cambiamento o in investimenti sbagliati, dettati da aspettative irrealistiche.
Un dubbio frequente tra i professionisti IT e i manager aziendali riguarda la possibilità di “scaricare OpenAI” e creare un proprio agente AI personalizzato. La risposta non è immediata e richiede di chiarire cosa siano realmente gli LLM, come funzionano gli agenti AI e quali strategie adottare per implementare gli Agenti AI con successo.
Cosa sono i LLM
I LLM sono modelli di intelligenza artificiale addestrati su enormi quantità di dati testuali per generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti a input testuali. Questi modelli utilizzano il deep learning l’apprendimento profondo, per comprendere e generare linguaggio naturale, offrendo funzionalità avanzate di completamento di testo, riassunto, traduzione e molto altro.
Grazie alla loro capacità di apprendere schemi complessi dai dati, possono essere utilizzati in svariati contesti aziendali per ottimizzare la comunicazione e l’automazione.
I principali modelli LLM
Tra i principali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) oggi disponibili si distinguono:
ChatGPT è basato sulla serie di modelli GPT Generative Pre-trained Transformer, ed è accessibile tramite API cloud, ma non può essere scaricato e installato localmente. Questo significa che le aziende che lo utilizzano devono necessariamente interagire con i server di OpenAI, il che comporta implicazioni riguardanti i costi, la privacy e la dipendenza dalla connessione.
D’altra parte, Llama di Meta è un modello open-source che può essere scaricato ed eseguito localmente. Questa caratteristica offre un maggiore controllo e possibilità di personalizzazione, rendendolo particolarmente adatto alle piccole e medie imprese (PMI) che desiderano gestire i propri dati internamente senza dipendere da fornitori esterni.
Agenti AI con LLM RAG: principi di funzionamento e vantaggi
Un agente AI è un sistema capace di interagire con l’ambiente circostante per eseguire compiti specifici in modo autonomo. Nel contesto dell’LLM, un agente AI può essere un chatbot avanzato, un assistente virtuale o un sistema di automazione capace di comprendere il linguaggio naturale e agire di conseguenza per supportare le operazioni aziendali.
Gli agenti AI si basano su modelli linguistici che interpretano l’input dell’utente e generano risposte appropriate.
Per funzionare efficacemente, questi agenti possono essere integrati con strumenti di RAG, database aziendali e API per interagire con altri software e servizi.
LLM RAG: combinazione di generazione e recupero per risposte accurate
L’approccio RAG del Retrieval-Augmented Generation combina la generazione di testo con il recupero di informazioni da fonti esterne, come database o documenti, per migliorare la qualità e l’accuratezza delle risposte fornite dall’agente AI e questo è particolarmente utile negli LLM. L’uso del RAG permette di ridurre il rischio di allucinazioni del modello e garantire risposte basate su conoscenze aggiornate e contestualmente rilevanti.
Come LLM RAG riduce le allucinazioni nei modelli di intelligenza artificiale
Le allucinazioni nei modelli LLM si verificano quando l’intelligenza artificiale genera informazioni errate, fuorvianti o del tutto inventate. Questo accade perché il modello si basa sulla probabilità di sequenze di parole piuttosto che su una vera comprensione della realtà. L’uso del RAG aiuta a mitigare questo problema, integrando la generazione con il recupero di informazioni da fonti affidabili.
Ottimizzazione di LLM: RAG vs fine-tuning per le PMI
Un altro aspetto fondamentale nell’ottimizzazione degli LLM è il fine-tuning, ovvero il processo di riaddestramento del modello su un dataset specifico per adattarlo meglio a esigenze particolari. Il fine-tuning permette di specializzare l’LLM per ambiti specifici, come l’assistenza clienti o la gestione documentale, migliorandone le prestazioni e la precisione nelle risposte.
Ma, mentre il fine-tuning richiede di regolare i pesi e i parametri di un LLM, RAG lo fa senza modificare l’LLM sottostante
Implementare un agente AI con GPT e Llama
L’implementazione di un agente AI dipende dalla scelta del modello e dalla strategia adottata.
- Usare ChatGPT (GPT-4 e successivi): OpenAI offre API accessibili via cloud per l’integrazione di agenti AI in applicazioni aziendali. Tuttavia, non è possibile scaricare il modello per un utilizzo locale. Questo implica una dipendenza dall’infrastruttura di OpenAI e potenziali problemi legati alla privacy e alla latenza delle risposte.
- Usare Llama: Meta ha rilasciato Llama come modello open-source, permettendo alle aziende di scaricarlo e implementarlo in locale. Questo garantisce maggiore controllo sui dati e sulle personalizzazioni, ma richiede competenze tecniche più avanzate per l’hosting e la gestione del modello.
Implementare un agente AI con GPT e LLaMA utilizzando la RAG
Per implementare un agente AI con GPT e LLaMA utilizzando la RAG, è possibile seguire questi passaggi:
- Identificazione dei punti dolenti: analizzare le aree in cui l’azienda può trarre beneficio dall’automazione, come l’assistenza clienti o la gestione dei documenti1.
- Scelta del modello: scegliere un LLM come GPT o LLaMA e integrarlo con un sistema RAG per migliorare la precisione delle risposte.
- Implementazione del sistema RAG: Utilizzare strumenti come AnythingLLM per creare un sistema RAG senza necessità di competenze avanzate in programmazione o machine learning.
- Integrazione con i sistemi esistenti: assicurarsi che il sistema RAG possa integrarsi con le piattaforme esistenti dell’azienda per massimizzare l’efficacia.
- Monitoraggio e ottimizzazione: monitorare le prestazioni del sistema e ottimizzarlo regolarmente per garantire risposte accurate e rapide
LLM e Agenti AI, quale scegliere: i fattori chiave da considerare
Per le PMI, la scelta tra ChatGPT e Llama dipende da vari fattori chiave:
Budget
ChatGPT richiede il pagamento per l’uso tramite API, mentre Llama, essendo open-source, può essere eseguito localmente senza costi di licenza, sebbene necessiti di investimenti in infrastruttura hardware e competenze tecniche per l’implementazione e la manutenzione.
Privacy e sicurezza
Se la protezione dei dati è una priorità, l’uso di Llama in locale offre un maggiore controllo sui dati sensibili, evitando la trasmissione di informazioni a server esterni. L’utilizzo di API cloud, come nel caso di ChatGPT, comporta la condivisione di dati con terze parti, sollevando potenziali preoccupazioni riguardo alla conformità a normative sulla privacy come il GDPR.
Facilità di implementazione
ChatGPT offre un’integrazione più immediata attraverso le API cloud, riducendo la necessità di competenze tecniche interne per l’implementazione. Al contrario, Llama richiede risorse tecniche per l’hosting, la gestione e la sicurezza del modello in locale, compresa la protezione contro accessi non autorizzati e vulnerabilità.
Sicurezza operativa degli agenti AI
Implementare un agente AI locale con Llama implica una maggiore responsabilità nella gestione della sicurezza. È essenziale proteggere il sistema da attacchi come il “prompt injection”, in cui attori malevoli manipolano l’input per indurre l’AI a generare output non autorizzati o dannosi.
Sicurezza degli agenti AI: mitigare i rischi del prompt injection
Questi attacchi sfruttano la capacità dei modelli di linguaggio di seguire le istruzioni in linguaggio naturale, rendendo difficile distinguere tra input legittimi e malevoli. Per mitigare tali rischi, si consiglia di adottare alcune misure.
Innanzitutto, il sandboxing può essere utilizzato per isolare l’ambiente in cui opera l’agente AI, limitando così l’impatto di eventuali compromissioni. È inoltre fondamentale implementare sistemi di autenticazione e autorizzazione robusti per controllare l’accesso alle funzionalità dell’agente AI.
Un altro passo importante è il monitoraggio continuo, tramite l’utilizzo di strumenti di logging e monitoraggio in grado di rilevare e rispondere tempestivamente a comportamenti anomali. Inoltre, l’adozione di strumenti di protezione AI, come Llama Guard, può aiutare a mitigare le vulnerabilità legate al “prompt injection”. Questi strumenti sanificano l’input e l’output del modello seguendo regole predefinite. Tuttavia, è importante sottolineare che eliminare completamente il rischio di “prompt injection” è attualmente una sfida significativa nel campo della sicurezza AI.
Diffusione degli agenti AI nelle PMI: le statistiche
Inoltre, l’adozione di agenti AI nelle PMI sta crescendo rapidamente. Secondo un’indagine condotta da LangChain su oltre 1.300 aziende, il 63% delle imprese con 100-2.000 dipendenti ha già agenti AI in produzione, con applicazioni che spaziano dalla ricerca e riepilogo di informazioni (60%) alla produttività personale (54%) e al servizio clienti (46%).
Le PMI, quindi, devono valutare attentamente le proprie esigenze in termini di budget, privacy, competenze tecniche e requisiti di sicurezza. Per soluzioni rapide e con minori requisiti tecnici, ChatGPT rappresenta una scelta valida. Per un maggiore controllo sui dati e sulla personalizzazione, Llama offre vantaggi significativi, a patto di essere pronti a gestire le complessità tecniche e di sicurezza associate.
Casi di successo e costi degli LLM nelle aziende
Le grandi aziende hanno già adottato gli LLM per migliorare la loro efficienza operativa. Ad esempio, Morgan Stanley utilizza GPT-4 per fornire assistenza interna ai dipendenti nell’accesso a documenti e policy aziendali, riducendo i tempi di ricerca delle informazioni. L’azienda ha sviluppato un chatbot interno, l’AI @ Morgan Stanley Assistant, che consente ai consulenti di ottenere rapidamente risposte basate sul vasto patrimonio di conoscenze interne della società. Questo strumento è utilizzato attivamente da oltre il 98% dei team di consulenti, migliorando l’efficienza e la qualità del servizio offerto ai clienti.
Un altro esempio è Salesforce, che ha introdotto Einstein GPT, la prima tecnologia di AI generativa per CRM al mondo. Einstein GPT fornisce contenuti generati dall’AI in vari ambiti, tra cui vendite, servizio clienti, marketing, commercio e interazioni IT, su larga scala. Questa integrazione consente alle aziende di automatizzare la creazione di contenuti e migliorare l’interazione con i clienti, aumentando la produttività e l’efficienza operativa.
Anche le PMI stanno sperimentando l’uso degli LLM, ma non ci sono ancora casi specifici pubblicamente documentati di aziende che utilizzano Llama o altri modelli open-source in modo strutturato. Tuttavia, molte PMI stanno adottando chatbot basati su AI per l’assistenza clienti, sfruttando soluzioni open-source o API di grandi modelli linguistici. L’uso dell’AI generativa si sta diffondendo anche nella creazione automatizzata di documentazione tecnica e nell’ottimizzazione dei processi aziendali, migliorando efficienza e riducendo costi.
Analisi dei costi e prospettive future dei LLM per le PMI
L’adozione degli LLM comporta costi variabili a seconda della soluzione scelta. ChatGPT di OpenAI prevede un costo basato su API, con tariffe che variano in base al volume di richieste, rendendolo una soluzione scalabile ma con costi crescenti in caso di utilizzo intensivo. Llama, essendo open-source, può essere eseguito in locale senza costi diretti, ma richiede investimenti in infrastruttura hardware e competenze tecniche per la sua implementazione e manutenzione.
Per le PMI con budget limitati, la scelta dell’LLM deve considerare non solo il costo iniziale ma anche i costi di gestione, manutenzione e formazione del personale.
Prospettive future per l’innovazione nelle pmi
Creare un agente AI personale non è un’operazione immediata per le PMI, ma nemmeno impossibile. È fondamentale comprendere le differenze tra le soluzioni disponibili e valutare quale si adatta meglio alle esigenze aziendali.
Se l’obiettivo è una soluzione semplice e rapidamente integrabile, ChatGPT è un’ottima scelta, sebbene richieda dipendenza dal cloud. Se invece si desidera maggiore controllo e personalizzazione, Llama può essere la soluzione ideale, a patto di avere le competenze tecniche necessarie per gestirlo correttamente. In entrambi i casi, il futuro degli LLM nelle PMI è promettente e offre opportunità concrete di innovazione e crescita.
