Ricerca semantica

Caput Mundi offre ai propri lettori un nuovo inedito strumento di ricerca semantica: attraverso l’intelligenza artificiale, gli articoli del blog vengono analizzati per contenuto non strettamente testuale, bensรฌ concettuale.

Inserendo una semplice frase di ricerca, i risultati, se trovati, vengono presentati in ordine decrescente di coerenza (attinenza all’argomento).

Il modello di IA di riferimento รจ il text-embedding-3-large di OpenAI adatto ad essere utilizzato con l'approccio RAG.

Cos'รจ text-embedding-3-large?

text-embedding-3-large รจ un modello che trasforma testi in numeri, sviluppato da OpenAI. In pratica, prende una parola, una frase od un documento e lo converte in una rappresentazione numerica chiamata vettore, che conserva il significato del testo.

Questa trasformazione permette di confrontare facilmente due testi e capire quanto siano simili nel contenuto.

Caratteristiche principali:

    • Dimensione del vettore: 3072 numeri
    • Precisione: Molto elevata, adatta a scenari complessi e contenuti specialistici
    • Velocitร  ed efficienza: Prestazioni ottimizzate
    • Affidabilitร  semantica: Buona capacitร  di comprendere contesti e sfumature
    • Costo moderato: Ideale per usi su larga scala, come siti od applicazioni che debbano gestire tante richieste

A cosa serve:

    • Ricerca semantica avanzata su grandi insiemi di documenti

    • Classificazione automatica di contenuti specialistici

    • Suggerimenti intelligenti e contestuali di testi simili

    • Organizzazione e recupero delle informazioni con buona accuratezza

Cos'รจ lโ€™approccio con recupero e generazione (RAG)?

La strategia chiamata RAG (Recupero con generazione assistita) consiste in due fasi:

    • Recupero: Il sistema cerca, allโ€™interno di una base di conoscenze (es. documenti, manuali, archivi), le parti di testo piรน rilevanti rispetto alla domanda dellโ€™utente.
    • Generazione: Un modello linguistico avanzato (come GPT) legge quei contenuti e genera una risposta chiara e completa, basata sulle informazioni trovate.

Perchรฉ รจ utile:

    • Fornisce risposte accurate basate su fonti reali

    • Riduce il rischio che il modello inventi informazioni

    • Permette lโ€™integrazione con dati privati, aziendali od aggiornati

    • Ideale per domande tecniche, specialistiche o basate su documentazione complessa