The Employment of RAG System to Enhance the Effectiveness of a Knowledge Management System

I sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) rappresentano un'evoluzione recente nel campo del recupero delle informazioni, combinando tecniche di information retrieval con modelli linguistici generativi per fornire risposte pertinenti e contestuali. Questa tesi presenta un Proof of Concept (PoC) di un sistema di intelligenza artificiale basato sull'architettura RAG, progettato per offrire un'alternativa avanzata alla tradizionale ricerca basata su parole chiave, sfruttando la conoscenza archiviata all'interno di Confluence, ampiamente utilizzato dalle aziende per la gestione della conoscenza. Il lavoro analizza i limiti delle funzionalità di ricerca native di Confluence, come la dipendenza da parole chiave esatte e la scarsa comprensione semantica. L'efficacia della soluzione è stata valutata da parte di utenti esperti, attraverso un confronto con il motore di ricerca integrato di Confluence. I risultati ottenuti evidenziano un significativo miglioramento nella capacità di recuperare e comprendere le informazioni, dimostrando il potenziale dei sistemi RAG nel migliorare l'accesso alla conoscenza aziendale.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems represent a recent evolution in the field of information retrieval, combining information retrieval techniques with generative language models to provide relevant and contextual answers. This thesis presents a Proof of Concept (PoC) of an AI system based on RAG architecture, designed to offer an advanced alternative to traditional keyword-based search by leveraging the knowledge stored within Confluence, widely used by companies for knowledge management. The work analyzes the limitations of Confluence's native search functionalities, such as the dependence on exact keywords and the poor semantic understanding. The effectiveness of the solution has been evaluated by expert users, through a comparison with the integrated search engine of Confluence. The results obtained highlight a significant improvement in the ability to retrieve and understand information, demonstrating the potential of RAG systems in enhancing access to corporate knowledge.