Come costruiamo RAG in produzione senza allucinazioni

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Come costruiamo RAG in produzione senza allucinazioni

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Il RAG demo è facile. Il RAG in produzione richiede eval, grounding, fallback e umani nel loop — non un prompt più lungo.

La generazione aumentata dal retrieval non è «ChatGPT + i vostri PDF». I sistemi in produzione rispondono dai vostri dati, rifiutano quando sono incerti e escalano quando la posta in gioco è alta.

Grounding prima della generazione

Indicizziamo solo fonti approvate, segmentiamo pensando alla struttura e recuperiamo con ricerca ibrida. Le risposte citano le fonti internamente così che ingegneri — e utenti — possano verificare.

Eval, non sensazioni

Manteniamo un set di test con domande reali da ticket di supporto e call commerciali. Ogni modifica alla pipeline viene eseguita contro di esso. L’accuratezza batte l’eloquenza.

Passaggio umano by design

Bassa confidenza, argomenti ad alto rischio o sentiment negativo vanno a un umano. Il compito del bot è far risparmiare tempo — non intrappolare i clienti in una prigione di IA.

Risultato tipico per clienti e-commerce: ticket di supporto −40%, conversione nelle sessioni assistite in crescita a doppia cifra — in settimane, non trimestri.

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