Retrieval Augmented Generation (RAG) per la consultazione locale e sicura di documenti: una pipeline per la standardizzazione dei dati e lo scoring semantico

La crescente digitalizzazione dei processi informativi ha reso i dati testuali una risorsa centrale, ma complessa da valorizzare. Documenti eterogenei come curriculum vitae, report ed e-mail, caratterizzati da un'elevata variabilità linguistica e semantica, pongono ancora oggi sfide rilevanti ai sistemi automatici in termini di estrazione dei dati, comparazione semantica e integrazione nei processi decisionali.

Il nuovo studio AI4Cyber analizza un approccio che impiega i Large Language Models (LLM) per la strutturazione semantica delle informazioni. Propone una pipeline capace di trasformare documenti non strutturati in rappresentazioni formali e introduce meccanismi di confronto semantico e scoring per valutare la rilevanza delle informazioni, garantendo controllo, trasparenza e riproducibilità in ambienti locali e sicuri.

In prospettiva, questa analisi propone l'evoluzione verso modelli con capacità di ragionamento più avanzate e processi adattivi supportati dal feedback umano, rafforzando il ruolo degli LLM nella costruzione di basi di conoscenza strutturate e affidabili.

Se desideri approfondire ecco il link al nostro studio completo.

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