Anthropic ha recentemente annunciato un significativo miglioramento nella precisione del suo modello AI, Claude, grazie all’implementazione di una nuova tecnica chiamata Recupero Contestuale. Questo approccio ha portato a una riduzione del tasso di errore dei sistemi di Recupero di Risposte (RAG) del 67%.
Il metodo di Recupero Contestuale implica l’aggiunta di informazioni contestuali rilevanti a ciascun pezzo di dati prima che venga incorporato o indicizzato. Questo processo aiuta a preservare dettagli critici e a migliorare la coerenza delle risposte generate dall’AI
Grazie a questa tecnica, Anthropic ha registrato una diminuzione del tasso di fallimento nel recupero delle informazioni, che è sceso del 49%. Questo significa che il modello è ora in grado di accedere e recuperare informazioni pertinenti da database di grandi dimensioni con maggiore efficacia67.
L’adozione del Recupero Contestuale non solo migliora la capacità di Claude di fornire risposte accurate, ma rappresenta anche un passo avanti nella progettazione di sistemi AI più robusti e intelligenti. Questa innovazione potrebbe avere un impatto significativo su vari settori, dove l’accuratezza delle informazioni recuperate è cruciale per il successo delle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale