Nell’era dell’Intelligenza Artificiale, le aziende sono chiamate a coniugare potenza computazionale e gestione distribuita dei dati, sempre più spesso localizzati tra cloud, infrastrutture on-premises e ambienti edge. In questo contesto, Azure Local si afferma come una soluzione strategica, capace di estendere i benefici del cloud computing direttamente nei data center locali, là dove risiedono i workload più sensibili e critici. Dopo aver approfondito nel precedente articolo “L’AI dal cloud all’edge: l’innovazione data da Azure Local ed Azure Arc”, in questo nuovo contributo ci concentreremo su un’evoluzione particolarmente significativa: l’adozione delle RAG Capabilities (Retrieval-Augmented Generation) all’interno di ambienti Azure Local. Grazie all’approccio adaptive cloud di Microsoft, oggi è possibile progettare, distribuire e scalare soluzioni AI in modo coerente e controllato anche in scenari ibridi e multicloud. Azure Local diventa così l’abilitatore di una trasformazione concreta, portando le capacità dell’AI generativa vicino ai dati, con vantaggi tangibili: riduzione della latenza, mantenimento della sovranità informativa, e maggiore accuratezza e pertinenza dei risultati generati.
Un ecosistema AI coerente, dal cloud all’edge
Microsoft sta costruendo un ecosistema di Intelligenza Artificiale coerente e distribuito, pensato per consentire lo sviluppo, la distribuzione e la gestione di modelli AI ovunque siano necessari: nel cloud, in ambienti on-premises o negli edge.
Questo approccio si articola in quattro livelli fondamentali, ciascuno pensato per rispondere a esigenze specifiche:
- Sviluppo applicativo: con Azure AI Studio, gli sviluppatori possono progettare e costruire facilmente agenti intelligenti e assistenti conversazionali sfruttando modelli pre-addestrati e moduli personalizzabili. L’ambiente di sviluppo fornisce strumenti integrati e un’interfaccia moderna, semplificando l’intero ciclo di vita applicativo dell’AI.
- Servizi AI: Azure mette a disposizione un’ampia gamma di servizi AI avanzati — tra cui modelli linguistici (basati su OpenAI), traduzione automatica, visione artificiale e ricerca semantica – finora limitati all’ambiente cloud. Con l’introduzione di RAG in ambiente Azure Local, queste funzionalità possono ora essere eseguite direttamente in ambienti locali.
- Machine Learning e MLOps: Azure Machine Learning Studio consente di creare, addestrare, ottimizzare e gestire modelli ML in modo efficiente. Grazie all’AML Arc Extension, tutte queste funzionalità sono ora disponibili anche su infrastrutture locali ed edge.
- Infrastruttura AI: a supporto di tutti questi livelli, c’è una base tecnologica solida e scalabile. Azure Local, insieme all’infrastruttura globale di Azure, fornisce l’ambiente ideale per l’esecuzione di workload AI tramite container e macchine virtuali ottimizzate, assicurando performance elevate, sicurezza e conformità.
L’obiettivo di Microsoft è chiaro: abbattere il confine tra cloud e gli edge, permettendo alle organizzazioni di sfruttare la potenza dell’AI dove realmente risiedono i dati.
Cos’è Retrieval-Augmented Generation (RAG)
All’interno dell’ecosistema AI unificato che Microsoft sta costruendo, una delle innovazioni più rilevanti è rappresentata da Retrieval-Augmented Generation (RAG): una tecnica avanzata in grado di rivoluzionare l’approccio all’AI generativa in ambito enterprise. A differenza dei modelli tradizionali che si basano unicamente sulla conoscenza appresa durante il training, RAG consente di arricchire le risposte del modello attingendo dinamicamente a contenuti aggiornati e pertinenti, provenienti da fonti esterne come documenti, database o indici vettoriali.
Il funzionamento di RAG si articola in due fasi distinte ma sinergiche:
- Recupero (Retrieve): il sistema cerca e seleziona le informazioni più rilevanti da fonti esterne, spesso costruite a partire dai dati aziendali.
- Generazione (Generate): i contenuti recuperati vengono utilizzati per generare risposte più accurate, coerenti con il contesto e aderenti alla conoscenza specifica del dominio.
Questa architettura consente di ridurre le allucinazioni, aumentare la precisione delle risposte e lavorare con dati aggiornati e specifici senza dover riaddestrare il modello, garantendo così maggiore flessibilità e affidabilità.
RAG su Azure Local: l’AI generativa al servizio dei dati on-premises
Con l’introduzione delle RAG Capabilities in ambiente Azure Local, le organizzazioni possono oggi portare la potenza dell’AI generativa direttamente sui propri dati, ovunque essi risiedano — nel cloud, in ambienti on-premises o in infrastrutture multicloud, senza doverli spostare o duplicare. Questo approccio consente di radicare l’intelligenza artificiale nei dati aziendali e integrare in modo nativo funzionalità avanzate nei flussi operativi locali.
La soluzione è disponibile come estensione nativa di Azure Arc per Kubernetes, che fornisce un’infrastruttura completa per l’ingestion dei dati, la creazione di indici vettoriali e l’esecuzione di query basate su modelli linguistici. Il tutto è gestito tramite un portale locale, che offre strumenti fondamentali per il prompt engineering, il monitoraggio e la valutazione delle risposte generate.
L’esperienza è progettata in modalità No-Code/Low-Code, con un’interfaccia intuitiva che permette anche a team non specializzati di sviluppare, distribuire e gestire applicazioni RAG.
Vantaggi principali
- Privacy e conformità dei dati: i dati sensibili restano all’interno dei confini giurisdizionali e aziendali, permettendo al modello di lavorare in modo sicuro e conforme alle normative.
- Riduzione della latenza: l’elaborazione locale dei dati consente risposte rapide, fondamentali per scenari in tempo reale.
- Efficienza della banda: nessun trasferimento massivo di dati verso il cloud, con conseguente ottimizzazione dell’uso della rete.
- Scalabilità e flessibilità: grazie ad Azure Arc, è possibile distribuire, monitorare e gestire cluster Kubernetes anche su infrastrutture locali o edge, con la stessa esperienza operativa del cloud.
- Integrazione fluida negli ambienti esistenti: le funzionalità RAG possono essere collegate direttamente a repository documentali, database o applicazioni interne, abilitando scenari come chatbot aziendali, motori di ricerca intelligenti o assistenti digitali verticali, in modo nativo e senza modifiche infrastrutturali invasive.
Questa capacità rappresenta un tassello fondamentale nella strategia di Microsoft: rendere Azure la piattaforma AI più aperta, estensibile e distribuita, capace di abilitare innovazione ovunque risiedano i dati e trasformarli in un vero asset strategico per la crescita digitale delle organizzazioni.
Funzionalità avanzate di RAG su Azure Local
Le funzionalità RAG disponibili in ambiente Azure Local non si limitano a portare l’AI generativa vicino ai dati aziendali: rappresentano un insieme avanzato di strumenti progettati per offrire prestazioni elevate, massima flessibilità e pieno controllo, anche nei contesti più “esigenti”. Grazie a un’evoluzione continua, la piattaforma è in grado di supportare scenari complessi e dinamici, mantenendo sempre al centro la qualità, la sicurezza e la responsabilità.
Ecco le principali funzionalità avanzate disponibili:
- Hybrid Search e Lazy Graph RAG (in arrivo): la combinazione della ricerca ibrida con l’imminente supporto a Lazy Graph RAG consente di costruire indici efficienti, rapidi e a basso costo, offrendo risposte precise e contestualizzate, indipendentemente dalla natura o dalla complessità della query.
- Valutazione delle performance: grazie ai flussi di valutazione nativi, è possibile testare e misurare l’efficacia del sistema RAG in modo strutturato. Sono supportati percorsi multipli di sperimentazione, utili per confrontare approcci diversi in parallelo, ottimizzare i prompt e migliorare la qualità delle risposte nel tempo.
- Multi-modalità: la piattaforma supporta nativamente contenuti testuali, immagini, documenti e, a breve, anche video. Utilizzando i migliori parser per ciascun formato, RAG su Azure Local è in grado di elaborare dati non strutturati presenti su condivisioni NFS, offrendo una visione unificata e profonda attraverso diverse tipologie di contenuto.
- Supporto multilingua: oltre 100 lingue sono gestite in fase di ingestion e nelle interazioni con i modelli, rendendo la soluzione ideale per aziende con presenza internazionale o differenti esigenze linguistiche.
- Modelli linguistici sempre aggiornati: ogni aggiornamento dell’estensione Azure Arc garantisce l’accesso automatico ai modelli più recenti, assicurando prestazioni ottimali, sicurezza e allineamento con gli ultimi progressi nel campo dell’AI generativa.
- AI responsabile e conforme by design: la piattaforma integra funzionalità per la gestione della sicurezza, della conformità normativa e dell’etica dell’AI. I contenuti generati vengono monitorati e filtrati, aiutando le organizzazioni a rispettare le policy interne e le normative esterne, senza gravare sugli sviluppatori.
Principali casi d’uso di RAG su Azure Local
Dell’integrazione di RAG in ambiente Azure Local sono diversi i settori possono trarne vantaggio in modo concreto.
- Servizi finanziari: nel settore finanziario, RAG può essere impiegato per analizzare dati sensibili che devono rimanere in locale per vincoli normativi. Può automatizzare la verifica di conformità su documenti e transazioni, fornire supporto personalizzato ai clienti attraverso raccomandazioni basate sui loro dati finanziari e creare proposte commerciali mirate analizzando profili e preferenze individuali.
- Manifatturiero: per le aziende manifatturiere, RAG rappresenta un valido alleato nel migliorare le attività operative. Può offrire assistenza in tempo reale nella risoluzione dei problemi, grazie all’analisi dei dati di produzione locali. Inoltre, aiuta a identificare inefficienze nei processi e supporta la manutenzione predittiva anticipando i guasti attraverso l’analisi dei dati storici.
- Settore pubblico: le amministrazioni pubbliche possono utilizzare RAG per ottenere insight dai dati riservati che gestiscono. È utile per sintetizzare grandi volumi di dati e supportare decisioni rapide e informate, creare materiali formativi a partire da documentazione esistente e rafforzare la sicurezza pubblica grazie all’analisi predittiva di potenziali minacce basata su dati locali.
- Sanità: nel settore sanitario, RAG consente di trattare in modo sicuro i dati clinici, offrendo valore in diversi ambiti. Può supportare l’elaborazione di piani terapeutici personalizzati basati sui dati del paziente, facilitare attività di ricerca medica analizzando informazioni cliniche e ottimizzare la gestione operativa di strutture ospedaliere tramite l’analisi dei flussi e dell’uso delle risorse.
- Retail: nel commercio al dettaglio, RAG può migliorare l’esperienza dei clienti e rendere più efficienti le attività aziendali. È utile per realizzare campagne marketing personalizzate basate sulle abitudini di acquisto, ottimizzare la gestione dell’inventario analizzando i dati di vendita e ottenere una comprensione più profonda del comportamento dei clienti per affinare l’offerta di prodotti e servizi.
Conclusioni
L’integrazione delle funzionalità RAG all’interno di ambienti Azure Local segna un passaggio fondamentale nella maturità delle soluzioni di Intelligenza Artificiale distribuita. Grazie a un approccio architetturale aperto, estensibile e cloud-connected, Microsoft consente alle organizzazioni di sfruttare i vantaggi dell’AI generativa in modo coerente anche in scenari ibridi e on-premises. Le capacità RAG, in particolare, permettono di connettere modelli linguistici avanzati con la conoscenza contestuale custodita nei sistemi aziendali, senza compromessi in termini di governance, sicurezza e performance.
Questa evoluzione rende possibile la creazione di applicazioni intelligenti, sicure e personalizzate in qualsiasi contesto operativo, accelerando il time-to-value dell’AI per molteplici settori. Azure Local con RAG rappresenta un’opportunità strategica per le imprese che vogliono governare l’Intelligenza Artificiale nei luoghi dove i dati nascono, vivono e creano valore.