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Retrieval-Augmented Generation

Generazione aumentata dal recupero

La generazione aumentata dal recupero, o RAG, trova prove esterne in tempo reale. Fornisce tali prove a un modello prima di scrivere.

Vedi come funziona
Potresti chiamarlo Retrieval-Augmented GenerationRAGrecupero fondato

Vedi come funziona

Esempio originale svoltoGenerazione aumentata dal recupero

Un altro esempio

Un assistente per le regole trova le sezioni più recenti del manuale e le cita nella sua risposta.

Parti principali

  1. 01User intent and context
  2. 02Model or tool decision
  3. 03Grounded result and fallback

Usalo quando

Usa RAG per conoscenze mutevoli o private che possono essere indicizzate e collegate a una fonte.

Non usarlo quando

Non trattare mai RAG come un fine-tuning. RAG fornisce evidenze; non cambia i pesi del modello.

Nome usato nel codice

retrieve → rerank → generate

Prima di spedire

Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.

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Outcome: Complete the task with Generazione aumentata dal recupero (Retrieval-Augmented Generation). User context: Un assistente per le regole trova le sezioni più recenti del manuale e le cita nella sua risposta. AI method or concept: Generazione aumentata dal recupero (Retrieval-Augmented Generation). Why it fits: Usa RAG per conoscenze mutevoli o private che possono essere indicizzate e collegate a una fonte. Do not use it when: Non trattare mai RAG come un fine-tuning. RAG fornisce evidenze; non cambia i pesi del modello. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Nessun singolo standard ufficiale controlla l'intero termine. Il suo significato può cambiare tra team, piattaforme o framework. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.

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Review how Generazione aumentata dal recupero (Retrieval-Augmented Generation) is used now. Definition: La generazione aumentata dal recupero, o RAG, trova prove esterne in tempo reale. Fornisce tali prove a un modello prima di scrivere. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.

C
Quanto è ufficiale questo termine?

Convenzione del settore

Le persone usano spesso questo termine al lavoro. Le fonti elencate possono supportare la pratica o i limiti. Non definiscono ogni parte del termine.

Nessun singolo standard ufficiale controlla l'intero termine. Il suo significato può cambiare tra team, piattaforme o framework.

Ambito
Solo ciò che la sorgente copre:nome canonico、definizione、origine storica
stato del documento
stabile
Selezionato attivato
2026-07-30

Fonti e ambito delle prove

Fonte dell'autorità · RAG authors · stabile Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks Ambito: nome canonico、definizione、origine storica Ruolo qui: Contesto utile, non una definizione La fonte copre: nome canonico, definizione, origine storica

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