METODOLOGIE CONVERSAZIONALI RAG-BASED

Il paradigma del Retrieval-Augmented Generation (RAG) rappresenta una delle soluzioni più promettenti per migliorare l’affidabilità, la pertinenza e la trasparenza dei sistemi di intelligenza artificiale basati su modelli linguistici. Integrando le capacità generative di un modello linguistico con un modulo di recupero documentale, RAG consente di produrre risposte ancorate a fonti verificabili, riducendo significativamente il rischio di allucinazioni informative.
Nel nostro contesto applicativo, l’adozione di un modello RAG si è rivelata fondamentale per assicurare risposte che siano non solo corrette, ma anche allineate a specifiche linee guida cliniche, e basi documentali ufficiali, garantendo la conformità regolatoria. Tuttavia, per garantire la qualità del sistema, è essenziale implementare successivamente alla fase di definizione della Knowledge base un processo strutturato di validazione, articolato su tre assi principali.

Accuratezza: viene valutata la coerenza della risposta rispetto ai documenti di riferimento. Una risposta accurata deve essere fondata sui contenuti recuperati e interpretati correttamente, aderendo alle linee guida di dominio. La misurazione avviene attraverso benchmark manuali e automatizzati, includendo confronti con risposte umane e verifica delle fonti citate.

Robustezza: si testa la capacità del sistema di gestire input problematici o ambigui. Un modello robusto deve fornire risposte corrette anche in presenza di domande confondenti (es. formulazioni fuorvianti o incomplete), e bloccare in modo sicuro le risposte a input inappropriati, come richieste offensive, personali o fuori ambito. Tali casi vengono validati con scenari edge-case definiti da esperti clinici e tecnici e metriche specifiche sul comportamento difensivo del sistema.

Mitigazione degli impatti discriminatori o inappropriati: il modello deve evitare toni aggressivi, discriminatori o linguaggio eccessivamente complesso. Le risposte devono essere accessibili e inclusive, con un linguaggio chiaro, non giudicante e adatto al pubblico di riferimento. Il processo di validazione comprende analisi qualitative e l’uso di metriche NLP per la valutazione della leggibilità e della neutralità stilistica.

Attraverso questi tre pilastri di validazione, il sistema RAG può offrire un’interazione affidabile, sicura e rispettosa degli utenti, contribuendo in modo efficace alla diffusione di contenuti informativi precisi e accessibili.