RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica di intelligenza artificiale che combina il recupero di informazioni da una base documentale con la generazione di testo tramite LLM, producendo risposte accurate, aggiornate e basate su dati reali dell'azienda.
Come funziona
Il processo RAG si articola in due fasi. Prima, il sistema cerca nella knowledge base aziendale i documenti più rilevanti rispetto alla domanda del lead. Poi, il LLM utilizza quei documenti come contesto per generare una risposta precisa e fondata.
In Vendus, il RAG utilizza un approccio di ricerca ibrida: embedding vettoriali generati con Voyage AI su database pgvector (ricerca per similarità coseno) combinati con BM25 (ricerca per parole chiave). Questo doppio approccio garantisce che l'agente AI trovi le informazioni giuste sia quando il lead usa terminologia tecnica sia quando pone domande generiche.
La knowledge base supporta documenti in formato PDF, DOCX, TXT e CSV. Quando un lead chiede dettagli su prezzi, funzionalità o specifiche tecniche via WhatsApp, l'agente recupera istantaneamente le informazioni dalla documentazione aziendale e risponde con dati concreti, non con frasi generiche.
Il RAG risolve uno dei limiti principali dei LLM — le informazioni non aggiornate — rendendo l'AI conversazionale affidabile per il contesto commerciale, dove precisione e competenza di prodotto sono essenziali per la qualifica del lead.