Cos'è un recuperatore auto-interrogante?

Self-querying retriever — è un approccio nei sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG), in cui il modello genera autonomamente le query al database di conoscenza o ai documenti per cercare informazioni rilevanti, che poi utilizza per generare la risposta. Invece di affidarsi a query esterne, il LLM (Large Language Model) determina autonomamente quali informazioni estrarre, migliorando la qualità e la rilevanza dei risultati.

Esempio: rispondendo a una domanda complessa, il modello genera prima una query di chiarimento, la invia a un motore di ricerca o a un database di documenti, riceve frammenti rilevanti e li utilizza per costruire la risposta. Questo ciclo può essere ripetuto più volte, aumentando la precisione e la completezza della risposta.