Il nuovo studio AI4Cyber, prodotto dai Cyber Studios di T-Defence, illustra il quarto capitolo relativo al sistema già descritto in passato basato su Retrieval Augmented Generation (RAG), per la consultazione locale e sicura dei documenti, sfruttando la capacità di ragionamento dei Large Language Models (LLM).
La novità principale introdotta dallo studio riguarda l’indicizzazione a grafo: i documenti vengono analizzati da un LLM che individua i concetti principali, le entità e i legami che li uniscono, costruendo un grafo di conoscenza che racchiude sia l’organizzazione del documento (paragrafi, immagini, tabelle) sia il significato che veicola.
Su questa rappresentazione si basa la nuova modalità di retrieval, FAT RAG, frutto della combinazione di diversi approcci complementari: ricerca vettoriale, ricerca lessicale ed esplorazione del grafo concettuale.
Se desideri approfondire ecco il link al nostro studio completo.
Inoltre, puoi registrarti alla mailing list specifica Cyber Studios by T-Defence, per ricevere aggiornamenti sulle prossime ricerche:
