Oltre il RAG Ingenuo (Naive RAG)

Negli ultimi due anni moltissime aziende hanno implementato sistemi RAG basilari: segmentazione dei documenti in chunk, generazione di embedding vettoriali e ricerca per vicinanza del coseno. Tuttavia, in contesti aziendali complessi, questo approccio evidenzia limiti critici: perdita delle relazioni globali, confusione su termini tecnici specifici e frammentazione del contesto.

Il Ruolo Fondamentale di GraphRAG

Nel 2026 la convergenza tra Vector Database e Knowledge Graph ha ridefinito il recupero dell'informazione aziendale. GraphRAG permette di:

  • Mappare entità (es. clienti, prodotti, clausole contrattuali) e le loro relazioni semantiche esplicite;
  • Eseguire interrogazioni su gerarchie complesse ("Quali progetti del reparto X dipendono dal fornitore Y?");
  • Fornire al modello sia il contesto puntuale sia la visione d'insieme dell'ecosistema aziendale.

Hybrid Search e Reranking Reciproco

La combinazione di ricerca full-text BM25 (per keyword esatte, codici prodotto e sigle normative) con la ricerca vettoriale densa (per somiglianza concettuale), seguita da un modello di Reranking (Cross-Encoder), assicura che solo il top 1% dei documenti più rilevanti entri nella context window dell'LLM. Il risultato è un abbattimento del 70% dei token consumati e la scomparsa delle risposte ambigue.