RAG - Retrieval Augmented Generation con .NET

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Articoli sulla Retrieval Augmented Generation (RAG) e le tecnologie per costruire pipeline AI intelligenti con .NET. Embedding, ricerca semantica, Qdrant, database vettoriali e Semantic Kernel: l'architettura che collega i tuoi dati ai modelli di linguaggio.

Qui trovi guide tecniche su come progettare sistemi RAG che trasformano documenti e conoscenza aziendale in risposte precise e contestualizzate.

8 articoli trovati

Semantic Kernel framework per collegare AI e dati

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Il Semantic Kernel è il regista che orchestra modelli e informazioni

Semantic Kernel è il framework Microsoft che permette di orchestrare modelli AI, embedding e database vettoriali in un flusso logico e scalabile.

RAG Semantic Kernel RAG

Memoria AI: come dare una memoria duratura ai modelli

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La memoria AI è il modo per trasformare un modello in un sistema che impara davvero

Un modello ha una memoria limitata, scopri come puoi costruire una memoria persistente con la RAG e rendere l’intelligenza artificiale più potente.

RAG AI RAG

Vector indexing come funziona e perché è fondamentale

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Il vector indexing è il trucco che rende immediata la ricerca nell’intelligenza artificiale

Il vector indexing è il meccanismo che consente a Qdrant e ad altri database vettoriali di rispondere velocemente anche con milioni di dati salvati.

RAG Vector indexing Qdrant

Pipeline RAG come costruire un flusso di lavoro efficace

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Pipeline RAG: il percorso che collega i documenti alle risposte dell’intelligenza artificiale

La pipeline RAG collega i documenti aziendali alle risposte dell’intelligenza artificiale, garantendo un flusso stabile, affidabile e davvero utile.

RAG RAG Qdrant

Qdrant è il database vettoriale che dà memoria alla tua AI

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Database vettoriale Qdrant il cuore della ricerca semantica e della RAG

Qdrant è un database vettoriale che archivia e cerca embedding in modo veloce e scalabile, dando memoria reale ai sistemi di intelligenza artificiale

RAG RAG Qdrant

RAG il metodo che elimina le risposte inventate dai modelli

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Ricerca semantica: il modo naturale per trovare informazioni oltre le parole chiave

La RAG collega dati reali e modelli AI per ottenere risposte affidabili nello sviluppo software, riducendo errori e allucinazioni

RAG RAG Qdrant

Ricerca semantica: come funziona e perché batte le keyword

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Ricerca semantica: il modo naturale per trovare informazioni oltre le parole chiave

La ricerca semantica usa il significato per trovare informazioni più accurate e naturali, superando i limiti della ricerca basata su keyword

RAG Semantica AI

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Embedding AI, il linguaggio segreto che permette all’intelligenza artificiale di capire i tuoi dati

Gli embedding AI trasformano testi in numeri utili ai modelli e abilitano ricerca semantica e RAG, rendendo il software più intelligente e affidabile.

RAG Embedding AI