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Un LLM senza contesto inventa, un LLM annegato nel contesto si perde. Il Retrieval-Augmented Generation serve a dare al modello esattamente le informazioni che gli servono, al momento giusto: è un problema di recupero e di qualità dei dati prima ancora che di modello. Questa categoria affronta il RAG per quello che è davvero, un problema di ingegneria dell'informazione.
Il primo tema è il recupero come problema di dati. Vector database come Weaviate e Qdrant, multi-vector e ColBERT, GraphRAG, ed embeddings costruiti su un vocabolario di dominio, italiano incluso: quando il RAG non trova i documenti giusti, quasi mai la colpa è del modello, è degli embedding e del modo in cui i dati sono stati indicizzati.
Il secondo tema sono i costi e la scala: la quantization per ridurre drasticamente la VRAM a parità di recall, approcci come LazyGraphRAG per abbattere il costo di indicizzazione, il semantic caching per non ripagare ogni query semanticamente identica. Un RAG che funziona ma costa troppo non arriva mai in produzione.
Il terzo tema è la sicurezza: un RAG aziendale indicizza documenti interni, e un documento avvelenato può diventare un vettore di prompt injection. Come si fa red team su un sistema RAG e come si costruiscono le difese applicative è parte integrante di un'implementazione seria.
Se vuoi costruire un sistema RAG sui tuoi dati, vedi l'integrazione di sistemi e AI o scrivimi.
Il RAG non è un problema di modello, è un problema di dati. Se il recupero è scadente, nessun LLM ti salverà.
Il servizio assistenza di un cliente rispondeva alle stesse 50 domande 100 volte al settimana. Ho costruito un chatbot RAG su 200 documenti interni (manuale prodotto, FAQ, procedure): il sistema risponde correttamente al 78% delle domande senza escalation umana. Self-hosted su VPS, zero dati verso API esterne. Continua a leggere
Un RAG aziendale indicizza documenti interni e risponde alle domande. Se un attaccante inietta un documento nel corpus, può manipolare le risposte per tutti gli utenti. Ti racconto la metodologia di red team che applico: exfiltration di chunk sensibili, pivoting tra tenant multi-azienda, poisoning persistenti. Con tre proof-of-concept e il pattern di difesa applicativa. Continua a leggere
pgvector trasforma PostgreSQL in un database vettoriale senza infrastruttura aggiuntiva. Ho costruito un sistema di ricerca semantica per un catalogo prodotti da 50.000 articoli in Laravel: gli utenti cercano in linguaggio naturale, il sistema trova i prodotti pertinenti anche con terminologia diversa da quella del catalogo. Continua a leggere
Un cliente nel settore legale voleva un'AI che rispondesse su normativa italiana specifica. Fine-tuning troppo costoso da mantenere aggiornato, RAG con Postgres pgvector più economico e aggiornabile in tempo reale. Vi racconto la valutazione tecnica e i benchmark di accuratezza sui casi d'uso reali. Continua a leggere
