RAG in .NET per far rispondere l'AI sui tuoi dati senza allucinazioni inutili
Domande frequenti
RAG, Retrieval Augmented Generation, e un pattern architetturale che permette a un LLM di rispondere basandosi su documenti specifici invece che solo sulla sua conoscenza pre-addestrata. E importante in contesti enterprise perche riduce le allucinazioni, mantiene le risposte aggiornate senza riaddestrare il modello e consente di usare dati proprietari in modo sicuro.
Il fine-tuning modifica i pesi del modello per adattarlo a uno stile o dominio specifico. RAG non tocca il modello: recupera informazioni rilevanti al momento della query e le fornisce come contesto. RAG e preferibile quando i dati cambiano spesso, quando la tracciabilita delle fonti e importante o quando il costo e i tempi del fine-tuning non sono giustificabili.
Con Semantic Kernel in .NET si definisce un VectorStore (Azure AI Search, Qdrant, o in memoria per test), si indicizzano i documenti con embedding generati da un modello come text-embedding-ada-002, e si costruisce una pipeline che recupera i chunk piu rilevanti e li inietta nel prompt prima della chiamata al modello. Il risultato e una risposta grounded sui tuoi documenti.
RAG non basta quando le domande richiedono ragionamento multi-step su dati strutturati (meglio SQL o tool use), quando la latenza del retrieval e incompatibile con l'esperienza utente, o quando i documenti da indicizzare sono cosi grandi e mal strutturati che la qualita del retrieval degrada. In questi casi si valutano agenti con tool use, graph RAG o pipeline ibride.