L’integrazione dei Large Language Models (LLM) in contesti operativi critici impone un cambio di paradigma: dalla verosimiglianza probabilistica alla fattualità verificabile. Questo articolo tecnico analizza la Retrieval-Augmented Generation (RAG) non come semplice tecnica di ottimizzazione, ma come architettura fondamentale di riferibilità (traceability) per garantire la conformità a normative stringenti quali l’EU AI Act, il GDPR e la SEC Rule 17a-4. Attraverso una disamina approfondita, il lavoro esplora i meccanismi di grounding, le strategie di sincronizzazione dei dati in tempo reale (CDC) e il controllo deterministico dell’inferenza tramite la gestione della temperatura e campionamenti avanzati come il Min-p. Viene formalizzato l’approccio Evaluation-Driven Development (EDD) per trasformare la fiducia in metriche quantificabili (Faithfulness, Context Precision, Semantic Entropy). Infine, l’indagine si estende alle frontiere dell’Agentic RAG, illustrando come Router Semantici e strumenti deterministici elevino l’affidabilità sistemica, rendendo questo modello di integrità epistemica universalmente applicabile, dal risk management finanziario all’Education.
Autore: Marco Bellante – Università degli Studi di Torino, Department Member