Un piccolo glossario
Cosa facciamo, in parole semplici
Sette concetti alla base della ricerca di informazioni, dei workflow e del cloud di Flowlexi, spiegati per chi gestisce un’azienda. Per ciascuno trovi un link alla tecnologia che lo mette in pratica.
Ricerca semantica
La ricerca per parole chiave cerca i termini che hai digitato. La ricerca semantica confronta i significati: cerchi «termini di disdetta del contratto» e puoi trovare anche la clausola «ciascuna delle parti può recedere entro 30 giorni», pur usando parole diverse.
I testi vengono confrontati in base al significato che il modello attribuisce loro. Così un archivio aziendale diventa più utile: le persone possono trovare informazioni pertinenti anche quando la domanda è formulata in modo diverso dal documento.
Embedding
Un modello di embedding trasforma un testo in una sequenza di numeri, come le coordinate di un punto su una grande mappa. La distanza tra i punti rappresenta la somiglianza di significato: «politica di rimborso» e «regole per la restituzione dei soldi» tendono a essere vicini; «regolamento del parcheggio» si trova più lontano.
La ricerca semantica colloca la domanda sulla stessa mappa e cerca i punti vicini. Il modello usato per costruire la mappa, e la sua versione esatta, influiscono sui risultati: per verificarli serve conoscere entrambi.
Scopri i modelli disponibili in PaveDB — pavedb.org/docs Torna su ↑
Un database vettoriale ispezionabile
Un database vettoriale conserva quei punti della mappa e cerca rapidamente quelli più vicini, anche tra milioni di documenti. Per valutare i risultati serve però sapere da dove provengono e come sono stati selezionati.
Un sistema ispezionabile collega i risultati alle fonti e conserva la ricerca e i risultati ordinati in un registro. Il replay ripete la ricerca sulla collezione attuale. Confronta i registri per vedere cosa cambia dopo aver aggiunto o aggiornato documenti, prima di usare i risultati a sostegno di una decisione.
Libro · bozza pubblica in arrivo — inspectableretrieval.com Torna su ↑
RAG — generazione basata su informazioni recuperate
I modelli linguistici generano risposte a partire da ciò che hanno appreso durante l’addestramento. Con la RAG, il sistema recupera prima i documenti pertinenti e li fornisce al modello, che li usa per formulare una risposta con riferimenti alle fonti.
La qualità di un sistema RAG dipende anche dal recupero delle informazioni. Per valutare una risposta serve sapere quali documenti sono stati selezionati e perché. È per questo che partiamo dalla ricerca.
Flussi di IA dichiarativi e portabili
Quando la logica di un’automazione è distribuita tra script e integrazioni, può essere difficile ricostruirla. Un flusso dichiarativo descrive i passaggi in un file leggibile: recuperare informazioni, applicare regole, consultare un modello, chiedere un’approvazione ed eseguire un’azione.
Il team può revisionare il file, seguirne le versioni e trasferirlo tra ambienti compatibili. L’automazione diventa così una risorsa aziendale che più persone possono comprendere e mantenere.
Modelli sulla tua infrastruttura
I modelli che rappresentano e generano testo, come encoder e decoder, possono essere eseguiti su un’infrastruttura sotto il tuo controllo. Puoi elaborare i documenti senza inviarli a un servizio esterno, gestire le risorse dedicate ai modelli e decidere quando aggiornarli.
Questo richiede anche di gestire l’infrastruttura. Se preferisci affidare questa attività a un servizio, Flowlexi offre istanze gestite.
Istanze gestite, con chiavi sotto il tuo controllo — cloud.flowlexi.com Torna su ↑
La console cloud
La console ti permette di avviare un’istanza PaveDB gestita e configurare il sistema di ricerca. Da lì gestisci gli spazi dei clienti (tenant), le chiavi API, le collezioni e la fatturazione, senza occuparti della manutenzione dei server.
PaveDB è open source. Usa lo stesso motore nella tua applicazione Python, come servizio sulla tua infrastruttura o gestito da Flowlexi. L’esportazione e l’importazione delle collezioni permettono di spostare i dati di ricerca tra ambienti.
Vuoi vedere come funziona un sistema di ricerca verificabile? Inizia con un’istanza PaveDB gestita.
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