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risultati
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Adaptive parsing per RAG: partire economici, pagare il parser pesante solo quando serve
Un parser cheap come PyMuPDF gestisce la maggior parte delle pagine; si escala a un parser strutturato o…
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Agentic retrieval su Amazon Bedrock: quando il single-shot non basta
La nuova API AgenticRetrieveStream delle Bedrock Managed Knowledge Bases decompone le domande multi-parte, itera e valuta la sufficienza.…
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RAG: la maggior parte delle “allucinazioni” sono errori di extraction
Nel RAG il modello legge il contesto: se la risposta è sbagliata è quasi sempre un errore di…
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RAG: quando conviene passare i candidati al modello uno alla volta
Passare i candidati al modello uno alla volta, con un segnale di sufficienza a due booleani, taglia i…
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Il prompt non basta: i quattro “bricks” del context engineering contro le allucinazioni RAG
La maggior parte delle “allucinazioni” RAG non nasce dal modello, ma da un brick a monte che gli…
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Il “context gap”: agenti aziendali sicuri di sé su fondamenta di cui nessuno si fida
Una ricerca su 101 aziende: il 57% ha già avuto agenti “sicuri ma sbagliati” per contesto scadente. Il…
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Loop engineering per il RAG: il piccolo ciclo che precede il retrieval
Il «loop engineering» applicato al RAG: un singolo turno di chiarimento nel question parsing per riempire uno schema…
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Dal warehouse ai vettori pronti per l’AI con le Embedding Columns di Fivetran Activations
Fivetran Activations aggiunge le Embedding Columns per generare embedding vettoriali dentro i dataset e nuove connessioni verso Pinecone…
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Costruire un’architettura RAG: perché conviene un repository intermedio
Come combinare i dati aziendali con un foundation model tramite RAG, e perché far atterrare i dati in…