RAG: memoria per i tuoi agenti

Cosa è RAG

Retrieval-Augmented Generation. L'agente recupera contesto da un knowledge base prima di rispondere.

Perché serve

Gli LLM hanno un cutoff di training e non conoscono i tuoi dati aziendali. Iniettare contesto rilevante nella prompt = risposte precise e aggiornate.

Implementazione pratica

1. Indicizza documentazione e ticket in un vector store
2. Ad ogni query, recupera i 5 chunk più simili
3. Costruisci la prompt con il contesto recuperato

Risultato: allucinazioni ridotte drasticamente, risposte basate sui tuoi dati reali.