{"id":2584,"date":"2026-08-02T22:20:13","date_gmt":"2026-08-02T20:20:13","guid":{"rendered":"https:\/\/studioimmens.com\/glossary\/rag-retrieval-augmented-generation\/"},"modified":"2026-08-02T22:20:13","modified_gmt":"2026-08-02T20:20:13","slug":"rag-retrieval-augmented-generation","status":"publish","type":"ai_glossary","link":"https:\/\/studioimmens.com\/en\/glossary\/rag-retrieval-augmented-generation\/","title":{"rendered":"RAG (Retrieval-Augmented Generation)"},"content":{"rendered":"<p>La Retrieval-Augmented Generation (RAG) \u00e8 una tecnica che combina la generazione di testo degli LLM con il recupero di informazioni da fonti esterne aggiornate.<\/p>\n<p>Prima di rispondere, il sistema cerca i documenti pi\u00f9 pertinenti (ad esempio gli endpoint REST di un sito, o file di testo strutturati) e li usa come contesto. In questo modo le risposte sono pi\u00f9 accurate, citano fonti reali e includono informazioni che l&#8217;LLM non potrebbe conoscere. Il chunking dei contenuti \u00e8 una delle fasi chiave della RAG.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Retrieval-Augmented Generation (RAG) \u00e8 una tecnica che combina la generazione di testo degli LLM con il recupero di informazioni da fonti esterne aggiornate. Prima di rispondere, il sistema cerca i documenti pi\u00f9 pertinenti (ad esempio gli endpoint REST di un sito, o file di testo strutturati) e li usa come contesto. In questo modo [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","ai_visibility":[55],"class_list":["post-2584","ai_glossary","type-ai_glossary","status-publish","hentry"],"blocksy_meta":[]}