RAG agenziale: Sviluppare un'intelligenza artificiale in grado di cercare, ragionare e agire

"Agentic RAG" esplora l'evoluzione della Retrieval-Augmented Generation (RAG) verso sistemi di intelligenza artificiale in grado di ragionare, pianificare, recuperare conoscenze, utilizzare strumenti esterni e migliorare continuamente le proprie risposte. Il libro inizia con i fondamenti della RAG tradizionale, la sua architettura e i suoi limiti, prima di introdurre l'Agentic RAG come approccio più autonomo e adattivo. Spiega come gli agenti di IA comprendano l'intento dell'utente, riscrivano e scompongano query complesse, selezionino fonti di conoscenza appropriate ed eseguano il recupero in più fasi. Il libro tratta inoltre i cicli di ragionamento, le strategie di pianificazione, la selezione dinamica degli strumenti, la ricerca iterativa, l'autocorrezione e la gestione della memoria, compresa quella a breve termine, a lungo termine e semantica. I lettori impareranno come verificare le prove recuperate, ridurre le allucinazioni, implementare misure di sicurezza e valutare le prestazioni del sistema. Infine, il libro si concentra sulla creazione di applicazioni pronte per la produzione utilizzando architetture scalabili, collaborazione multi-agente, grafi di conoscenza e recupero multimodale.