Progettazione e sviluppo di un chatbot basato su tecniche di Intelligenza Artificiale Generativa

L’obiettivo principale di questa tesi è mettere in mostra come le tecniche avanzate di Recupero Generativo Aumentato (RAG, Retrieval-Augmented Generation) possano migliorare l’efficienza e le prestazioni di Cesare, un chatbot virtuale sviluppato per un’azienda il cui scopo è quello di rispondere in maniera precisa alle domande dell’utente su tematiche aziendali. Oltre ad illustrare in maniera approfondita sia il processo di una RAG semplice (NAIVE) sia quali potrebbero essere le tecniche di RAG avanzate, come per esempio “Metadata Addiction”, “Hypothetical questions” oppure “Embedding models fine-tuning”, vengono discusse e analizzate tre tecniche ibride create ex novo per migliorare ulteriormente il comportamento del chatbot. I risultati ottenuti grazie all’utilizzo della libreria “RAGAs” mostrano che, nonostante le loro differenze concettuali, queste tre tecniche si eguagliano in termini di prestazioni, fornendo tutte risultati ottimali e comparabili.