Generative AI for enterprise: l’efficienza dell’AI al servizio dei tuoi dati

Indice

• Introduzione
• OpenSearch: l’elemento core per garantire il recupero e la sicurezza del dato
• Retrieval Augmented Generation e OpenSearch: Una Svolta nel Processing dei Dati Enterprise
• I Benefici Tangibili di questa soluzione
• Conclusioni

Introduzione

Nell’era digitale, la gestione dei dati rappresenta il cuore pulsante di ogni impresa che ambisce al successo. Tuttavia, a seguito dell’avvento dei Large Language Models (LLM), utilizzati anche nel famoso ChatGPT di OpenAI, emerge sempre di più la necessità da parte delle imprese di velocizzare e migliorare la gestione dei loro dati in ambito aziendale, introducendo la possibilità di generare contenuti a partire dai loro dati.

In questo contesto, si sta affermando una soluzione capace di sfruttare le potenzialità dei LLM per migliorare la gestione dei dati e la generazione di nuova informazione.

Questa soluzione riguarda l’applicazione di tecniche di Retrieval Augmented Generation (RAG) a dati di tipo enterprise, combinando le capacità generative dei LLM, al rapido e sicuro recupero delle informazioni di OpenSearch.

OpenSearch: l’elemento core per garantire il recupero e la sicurezza del dato

OpenSearch, rappresenta il cuore pulsante del cambiamento del data management in ambito aziendale.

La sua flessibilità, scalabilità ed efficacia d’uso lo rendono una scelta ad hoc per le aziende che vogliono gestire i propri dati, in modo efficiente e totalmente open.

Tra le funzionalità offerte da OpenSearch c’è quella di utilizzarlo come vector database. In questo contesto i dati, prima di essere indicizzati su OpenSearch, vengono processati e trasformati in sequenze numeriche dette vettori o embedding.

E sono proprio i vettori l’elemento centrale che consente di elevare l’esperienza di ricerca, superando la classica ricerca full-text. Utilizzando una ricerca di tipo vettoriale, infatti, le informazioni vengono recuperate più velocemente e restituite all’utente in forma essenziale, vale a dire si restituisce solamente la parte di testo in cui è contenuta la risposta.

Inoltre, si possono integrare diversi plugin di sicurezza in modo da garantire la protezione dei dati conservati all’interno dei cluster OpenSearch.

È possibile, tuttavia, elevare ancora di più l’efficienza di OpenSearch, trasformando e arricchendo i risultati e migliorando ancora di più l’esperienza di ricerca e gestione del dato.

Tutto questo è possibile applicando la cosiddetta Retrieval Augmented Generation (RAG).

Retrieval Augmented Generation e OpenSearch: Una Svolta nel Processing dei Dati Enterprise

Immagina di poter arricchire la conoscenza dei LLM e di poter generare risposte dettagliate sulla base dei tuoi dati e adattarle alle tue esigenze. Tutto questo è possibile utilizzando le tecniche di Retrieval Augmented Generation, le quali combinano il recupero delle informazioni (retrieving) alla generazione automatica del linguaggio offerta dai LLM (generation)

Sfruttando la potenzialità di ricerca offerte da OpenSearch, come la rappresentazione vettoriale del testo, è possibile recuperare rapidamente i documenti più pertinenti in fase di querying e passarli ai LLM per generare risposte esaustive o per eseguire particolari richieste.

L’immagine mostra una demo del funzionamento di questa architettura: la richiesta dell’utente inviata tramite interfaccia grafica (1) viene trasformata in vettore e confrontata con i documenti presenti all’interno di OpenSearch (2) anche essi rappresentati in forma vettoriale e indicizzati in precedenza.

Dopo aver estratto i documenti più pertinenti in base alla query (3) essi vengono passati al LLM che li utilizza come elemento chiave per ampliare il contesto e generare (4) risposte esaustive e pertinenti con la richiesta. Queste risposte vengono poi restituite all’utente sempre attraverso interfaccia grafica (5).

I Benefici Tangibili di questa soluzione

Questa soluzione permette alle aziende di apportare innumerevoli vantaggi. Analizziamone alcuni.

1. Semplificazione dei task: Utilizzando un’architettura RAG è possibile semplificare e agevolare il lavoro dei diversi reparti aziendali come la generazione di documentazione tecnica o la generazione di contenuti in linea cn gli obiettivi aziendali e le esigenze dei clienti.
2. Sicurezza del dato: sfruttando le potenzialità di OpenSearch in ambito di sicurezza è possibile integrare le potenzialità dei LLM generativi senza compromettere la riservatezza delle informazioni.
3. Risposte up-to-date: La tecniche RAG consentono di arricchire la conoscenza dei LLM con dati aggiornati, migliorando la qualità e soprattutto l’attualità dei risultati. Spesso infatti i LLM sono addestrati solo fino ad un certo periodo (ad esempio i dati su cui è stato addestrato il modello GPT 3.5 di OpenAI sono aggiornati a settembre 2021). In questo modo si possono ottenere risposte anche su dati più recenti.
4. Governance del dato: Raffinando le tecniche di prompt engineering è possibile istruire i LLM, manipolando la forma delle risposte in termini di la lunghezza e tono, ma anche limitando possibili errori o bias.
5. Monitoring e fine tuning: Utilizzando la dashboard di OpenSearch è possibile monitorare le domande e le risposte e utilizzarle per migliorare gradualmente le performance dei modelli tramite un apprendimento di tipo rafforzato (reinforcement learning)
6. Miglioramento dell’analisi predittiva: La combinazione di OpenSearch e RAG permette di effettuare un’analisi predittiva più avanzata, anticipando le tendenze e fornendo alle aziende una visione pro attiva del loro settore.

Conclusioni

In conclusione, la combinazione di tecniche di Retrieval Augmented Generation a dati di tipo enterprise conservati e protetti all’interno OpenSearch rappresenta la chiave per sbloccare il potenziale nascosto nei dati e per guidare le imprese verso un futuro più intelligente e competitivo, sempre al passo con le nuove tecnologie.

Il video completo dell'intervento