Скачать или смотреть RAG: come far “ragionare” un LLM sui tuoi documenti | Esempio su Epstein files

In questo video spiego in modo pratico che cos’è il RAG (Retrieval-Augmented Generation) e perché è una delle tecniche più utili per far rispondere un LLM usando documenti reali (PDF, testi, pagine, note, ecc.) anziché affidarsi solo al prompt.

Usiamo come esempio una repository GitHub che mostra un’implementazione RAG applicata agli Epstein files.
L’obiettivo è capire la pipeline, le sue componenti e le scelte architetturali (chunking, embeddings, vector database, retrieval, re-ranking, prompt + citazioni).

Cosa contiene questo video:
00:00 Introduzione al RAG (Retrieval Augmented Generation)
01:08 Limiti degli LLM: Allucinazioni e Knowledge Cutoff
03:08 Aumentare la conoscenza del modello
04:00 Cosine Similarity ed Embeddings spiegati
06:08 Vector Database e ricerca semantica
07:10 La pipeline RAG passo dopo passo
09:05 Fase 1: Semantic Retrieval e KNN
10:59 Fase 2: Context Augmentation
12:27 Fase 3: Generazione condizionata dell'output
13:12 Esempio pratico: RAG sugli Epstein Files
15:15 L'algoritmo MMR (Maximal Marginal Relevance)
18:43 Struttura del progetto GitHub
19:35 Demo live e test in locale con LM Studio
22:52 Conclusioni

Cosa NON contiene questo video:
Informazioni dettagliate sugli Epstein files.
Implementazione da zero di tutta la pipeline

Fonti e approfondimenti (citati/consigliati):

Salvatore Sanfilippo — “Lesson on embeddings and vector search” (embeddings, vector search, basi di semantic search) —    • Lezione sugli embedding e sulla ricerca ve...  

Edoardo Dusi — “Vector Database spiegati semplicemente” —    • Vector Database spiegati semplicemente (sp...  

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