I sistemi di Retrieval Augmented Generation (RAG) rappresentano una delle innovazioni più utili e concrete per introdurre l’intelligenza artificiale nelle imprese. Essi combinano il recupero di informazioni con la generazione di contenuti per migliorare l’accuratezza e la pertinenza delle risposte fornite dai grandi modelli di linguaggio (LLM, Large Language Model). Con il lancio di GraphRAG, Microsoft introduce un nuovo modo per aiutare le aziende a sfruttare i RAG. In questo articolo esploreremo in dettaglio cosa sia Microsoft GraphRAG, come funziona e in che modo può rappresentare un vantaggio competitivo per le aziende.
Che cosa sono i RAG
I RAG sono una tecnica che combina due componenti fondamentali dell’intelligenza artificiale: il recupero di informazioni e la generazione di testi. In un’architettura RAG, quando un utente pone una domanda al sistema di intelligenza artificiale, i dati necessari per formulare la risposta sono recuperati da grandi archivi di informazioni, normalmente ubicati on premise, di proprietà dell’azienda che utilizza il RAG e utilizzati come contesto per generare risposte più accurate e pertinenti. La grande differenza di questo metodo, confrontato con il solo LLM, è che a differenza di quest’ultimo, il RAG non si basa esclusivamente sulle informazioni apprese durante la fase di addestramento del modello di linguaggio, ma può accedere dinamicamente a dati esterni e aggiornati. Questo permette al RAG di fornire risposte non solo contestualizzate ma anche rilevanti e attuali, migliorando l’accuratezza e la pertinenza delle risposte generate rispetto a quelle fornite da un LLM che si affida unicamente a una statica rappresentazione della conoscenza salvata nei pesi della sua rete neurale. Per fare un esempio molto banale, è come se ponessimo una domanda a due persone, dove la prima ci risponde a memoria (LLM), mentre la seconda va prima a guardare in un archivio, e poi torna con la risposta (RAG).
Microsoft GraphRAG: un’introduzione
Microsoft GraphRAG è una soluzione e open source sviluppata da Microsoft che estende le capacità dei RAG integrandoli con grafi della conoscenza generati dal LLM. L’obiettivo del software è di migliorare la scoperta e l’analisi dei dati narrativi privati, offrendo alle aziende uno strumento potente per estrarre valore dai loro dati interni. Su GitHub Microsoft spiega che GraphRAG è in grado di connettere informazioni attraverso grandi volumi di dati e utilizzare queste connessioni per rispondere a domande complesse che sarebbero difficili o impossibili da risolvere utilizzando solo meccanismi di ricerca basati su parole chiave o vettori.
Vantaggi di GraphRAG
Uno dei principali vantaggi di GraphRAG rispetto ai sistemi RAG tradizionali è la sua capacità di analizzare e sintetizzare informazioni complesse in modo più efficace e contestualizzato. Questa caratteristica si traduce in una serie di benefici concreti per le aziende, che vanno ben oltre la semplice estrazione di informazioni. GraphRAG eccelle nel collegare dati provenienti da fonti diverse, grazie alla sua struttura basata su grafi della conoscenza. Questo permette di scoprire relazioni non ovvie tra entità e concetti, portando a intuizioni che potrebbero sfuggire all’analisi tradizionale. Il sistema potrebbe, ad esempio, identificare connessioni tra tendenze di mercato, feedback dei clienti e sviluppi tecnologici interni, fornendo una visione olistica per la strategia aziendale.
Il sistema va oltre la semplice ricerca per parole chiave, comprendendo il contesto e il significato sottostante dei dati. Tutto questo si traduce in risposte più pertinenti e accurate, specialmente quando si tratta di domande complesse o astratte. Grazie al clustering semantico e alla pre-sintesi – ovvero la creazione automatica di riassunti dei principali concetti e temi all’interno di ciascun cluster semantico del dataset – GraphRAG può gestire e sintetizzare efficacemente enormi quantità di informazioni. Questo è particolarmente vantaggioso per le aziende che devono analizzare vasti archivi di documenti, e-mail, report e dati non strutturati.
Del resto, una delle caratteristiche che determina il successo o il fallimento di un sistema RAG risiede proprio nelle fonti di dati a cui ha accesso. Un RAG che può attingere da una vasta e diversificata base di dati aziendali sarebbe in grado di fornire risposte più accurate e contestualizzate, ma la variabilità delle fonti di dati può rappresentare un limite per i RAG tradizionali, che possono incontrare difficoltà nel mettere insieme formati molto diversi fra loro (tipo un diagramma a istogrammi con una tabella contenente soprattutto dati finanziari). Una struttura basata su grafi della conoscenza creati automaticamente tende a mitigare, se non a risolvere del tutto, queste difficoltà.
Funzionamento di GraphRAG
Il funzionamento di GraphRAG si articola in tre fasi principali e comincia con la creazione di un grafo della conoscenza.
La creazione di un grafo della conoscenza
In questa fase un LLM analizza l’intero dataset, identificando entità (persone, luoghi, organizzazioni, concetti) e relazioni tra esse. Queste informazioni vengono poi utilizzate per costruire un grafo della conoscenza dettagliato.
L’organizzazione del grafo in cluster semantici
Dopodiché il grafo viene organizzato in cluster semantici, raggruppando informazioni correlate. Per ogni cluster vengono generate sintesi preliminari, creando una struttura gerarchica che facilita l’accesso rapido alle informazioni rilevanti.
L’estrazione dei dati rilevanti
La terza fase, infine, si verifica al momento in cui viene posta una domanda da un utente. GraphRAG utilizza sia il grafo della conoscenza che i cluster semantici per estrarre i dati rilevanti e popolare il contesto dell’LLM con le informazioni più pertinenti. Questo approccio permette così risposte più accurate e contestualizzate.
Esempi pratici di utilizzo
Per comprendere meglio come GraphRAG può essere utilizzato in un contesto aziendale, consideriamo alcuni esempi pratici.
Analisi delle tendenze di mercato intersettoriali
GraphRAG tende a dare migliori risultati rispetto ai RAG tradizionali nell’identificare correlazioni tra settori apparentemente non collegati, utilizzando il suo grafo della conoscenza per mappare relazioni complesse e multi-livello. Ad esempio, potrebbe rivelare come i cambiamenti nel settore energetico influenzano indirettamente l’industria dell’e-commerce attraverso modifiche nelle abitudini di consumo o nelle catene di approvvigionamento. Questa capacità di “connettere i punti” tra diversi settori potrebbe fornire una visione strategica più completa e lungimirante.
Identificazione di esperti interni
Nel trovare competenze nascoste all’interno dell’organizzazione basandosi su documenti e comunicazioni, GraphRAG può analizzare in profondità il contenuto di forum interni, report, progetti e altri documenti per far emergere le competenze dei singoli dipendenti. Questo consentirebbe di identificare esperti basandosi non solo sulle loro qualifiche formali, ma anche sulle loro contribuzioni pratiche, collaborazioni passate e conoscenze implicite.
Analisi dell’impatto normativo
Nella valutazione delle implicazioni di nuove normative su diverse aree aziendali, GraphRAG può comprendere e mappare le interrelazioni tra le nuove regolamentazioni e i vari aspetti operativi dell’azienda, analizzando simultaneamente il testo delle normative, i documenti interni dell’azienda, le best practice del settore e le interpretazioni legali, creando un quadro completo dell’impatto potenziale.
Implementazione e utilizzo in azienda
L’implementazione di GraphRAG in azienda richiede un approccio metodico e ben ponderato.
Valutazione delle esigenze e degli obiettivi aziendali
Il primo passo è una valutazione approfondita delle esigenze e degli obiettivi aziendali, che dovrebbero portare l’azienda a comprendere quale sia la tecnologia più adatta. Per fare un esempio, potrebbe non essere necessario adottare un GraphRAG là dove un normale RAG sarebbe in grado di dare risultati soddisfacenti.
È necessario quindi identificare le aree in cui questa tecnologia avanzata può offrire il massimo valore, analizzando i processi attuali di gestione delle informazioni e individuando i punti critici dove l’analisi dei dati complessi risulta più problematica. Definire obiettivi specifici e misurabili, come il miglioramento dei tempi di risposta alle query complesse o l’aumento della precisione nelle analisi, fornirà una direzione chiara per l’intero processo di implementazione.
Preparazione dell’infrastruttura tecnologica
Una volta stabiliti gli obiettivi, l’attenzione si sposta sulla preparazione dell’infrastruttura tecnologica. GraphRAG richiede una solida base IT, che include capacità di calcolo adeguate, sistemi di storage scalabili per gestire grandi volumi di dati, reti ad alta velocità e robusti sistemi di sicurezza per proteggere le informazioni sensibili.
La selezione e la preparazione dei dati rappresentano un altro passaggio fondamentale. È necessario identificare e raccogliere le fonti di dati rilevanti all’interno dell’organizzazione, che possono spaziare dai documenti interni alle comunicazioni via e-mail, dai report di mercato ai dati dei clienti, fino alle pubblicazioni di settore. La qualità e la strutturazione coerente di questi dati sono essenziali per l’efficacia di GraphRAG, quindi è importante dedicare tempo e risorse per assicurare che i dati di input siano puliti e accessibili.
Configurazione e personalizzazione del sistema GraphRAG
La configurazione e personalizzazione del sistema GraphRAG richiede una stretta collaborazione con esperti del settore. Questo processo può includere la definizione di ontologie personalizzate per il settore specifico dell’azienda, la creazione di prompt di indicizzazione su misura per i dati aziendali e l’impostazione di parametri di clustering adatti alla struttura informativa dell’organizzazione.
L’integrazione di GraphRAG con i sistemi esistenti è un altro aspetto critico dell’implementazione. Il nuovo sistema dovrebbe funzionare in modo fluido con le piattaforme già in uso, come i sistemi di gestione documentale, le piattaforme di business intelligence, i CRM, gli ERP e gli strumenti di collaborazione interna. Un’integrazione efficace garantirà che GraphRAG diventi una parte naturale e potenziante del flusso di lavoro esistente, anziché un sistema isolato.
Consigliamo di iniziare l’implementazione con una fase pilota in un’area specifica dell’azienda. Questo approccio permette di testare l’efficacia di GraphRAG in un ambiente controllato, identificare e risolvere eventuali problemi di implementazione e raccogliere preziosi feedback dagli utenti per futuri miglioramenti. Una volta superata con successo la fase pilota, l’implementazione può essere gradualmente estesa ad altre aree dell’organizzazione.
Aspetti etici e di compliance
Infine, è fondamentale considerare gli aspetti etici e di compliance nell’implementazione di GraphRAG. L’azienda deve assicurarsi che l’uso del sistema sia conforme alle normative sulla privacy e sulla gestione dei dati, o si corre il rischio – per fare un esempio fra tanti – di rendere disponibili a tutta l’azienda informazioni che avrebbero dovuto essere riservate a pochi.
Conclusioni
GraphRAG rappresenta un passo avanti nell’utilizzo dei RAG per l’analisi dei dati aziendali. Già i RAG, integrando il recupero di informazioni con la generazione di testi in un contesto aziendale privato, offrono alle aziende un potente strumento per migliorare l’efficienza e la qualità delle loro operazioni. Ora GraphRAG, che ricordiamo è open source e scaricabile da GitHub, consente di estendere queste capacità a un livello superiore, offrendo una comprensione più profonda e contestualizzata dei dati aziendali.
La sua architettura basata su grafi della conoscenza permette di superare le limitazioni dei RAG tradizionali, consentendo di collegare informazioni apparentemente disparate, identificare tendenze nascoste e fornire risposte più accurate e pertinenti a query complesse. Questo si traduce nella capacità di estrarre valore da vasti dataset aziendali.
Tuttavia, è importante sottolineare che né i RAG né tantomeno GraphRAG sono una soluzione “plug-and-play”. Il loro successo dipende da una implementazione attenta e personalizzata, che tenga conto delle specifiche esigenze, delle competenze e della cultura dell’organizzazione.
