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RAG spiegato semplice: cos'è il Retrieval-Augmented Generation (2026) (69/60)2 · Meta description
Cos'è il RAG, quando usarlo e quando è inutile. Guida tecnica per team prodotto: architettura, limiti reali e errori comuni. (124/155)3 · Primary keyword
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La definizione in una riga
Il Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una tecnica che collega un modello linguistico a una base di conoscenza esterna, così che le risposte si fondino sui tuoi documenti invece che solo su ciò che il modello ha imparato in fase di training.
Il problema che risolve (e quello che non risolve)
Un LLM genera risposte plausibili, non necessariamente corrette. Se la tua azienda vende polizze assicurative, il modello non sa quali condizioni valgono per la polizza n. 2024-3391 — a meno che non gliele fornisci nel contesto. È qui che entra il RAG: recupera i documenti rilevanti e li inserisce nella richiesta.
Attenzione però: il RAG non elimina le allucinazioni, le riduce. Se il documento recuperato è ambiguo o il prompt è mal costruito, il modello continuerà a inventare con sicurezza. Chi ti vende il RAG come "zero allucinazioni garantite" sta vendendo marketing, non ingegneria.