The new study 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.
If you wish to learn more, here is the link to our comprehensive study.
In addition, you can subscribe to the specific mailing list Cyber Studios by T-Defence, to receive updates on upcoming research:


