Nell’articolo “Perché un Large Language Model (LLM) non è un Database?”, abbiamo esplorato la natura di questa tecnologia, chiarendo come dovrebbe essere utilizzata e, soprattutto, quali sono i suoi limiti. Tra questi, il più significativo è la limitazione della conoscenza del modello a un determinato periodo di tempo, definito dai dati di addestramento (Cutoff Knowledge). Questo comporta il rischio di ricevere risposte obsolete o, in alcuni casi, apparentemente coerenti ma fattualmente errate (le cosiddette allucinazioni). Una tecnica emergente che consente di superare questi limiti è la Retrieval-Augmented Generation (RAG). La RAG rappresenta un avanzamento significativo nel campo del Natural Language Processing (NLP),