Sperimentazione su RAG e chatbot ancorati alla conoscenza

Scopo. Questo lavoro esplora come un chatbot possa rispondere a partire da una fonte di conoscenza definita, anziché fare affidamento soltanto su un modello generale.

Contributo di Vinod. Nell’ambito dell’attuale formazione in ingegneria dell’IA, Vinod ha progettato ed eseguito gli esperimenti: ha preparato il materiale di origine, ha testato le risposte ancorate al recupero e ha verificato se le risposte restassero allineate al testo recuperato.

Che cosa è stato praticato. Embedding, concetti di database vettoriale, generazione aumentata dal recupero, risposte ancorate alla conoscenza e considerazioni sulla valutazione — se una risposta è supportata dalla fonte recuperata.

Strumenti utilizzati. Implementazione RAG, embedding, database vettoriali e tecniche di chatbot ancorati alla conoscenza, come elencati nel toolkit professionale, nell’ambito del programma Be10x AI Engineering Career Accelerator — Inner Circle, che copre embedding, database vettoriali e generazione aumentata dal recupero.

Stato ed evidenze. Si tratta di apprendimento attuale e di sperimentazione pratica, non di un sistema in produzione e non di una consegna retribuita per un cliente. Qui non è pubblicato alcun repository pubblico, né uno screenshot, né un punteggio di valutazione, né un URL di deployment.