Come ragionano gli LLM: come imparano e da dove prendono le informazioni

Le tre componenti della conoscenza negli LLM: Training, Retrieval e Knowledge Graph

I Large Language Models (LLM) generano risposte combinando combinando principalmente due fonti di conoscenza:

• training, cioè ciò che il modello ha appreso durante l'addestramento;
• retrieval, cioè le informazioni recuperate da fonti esterne al momento della domanda.

Nelle architetture più evolute può però entrare in gioco anche un terzo elemento: il Knowledge Graph, che aiuta l'Intelligenza Artificiale a comprendere le relazioni tra persone, aziende, prodotti, servizi e concetti, migliorando il recupero e l'interpretazione delle informazioni.

Questo significa che le risposte prodotte dalle AI non derivano da un'unica fonte di conoscenza, ma dall'integrazione di componenti differenti, ognuna con un ruolo specifico.

Comprendere questa distinzione è fondamentale per capire:

• come ragionano gli LLM;
• come imparano i modelli di Intelligenza Artificiale;
• da dove provengono le informazioni utilizzate da sistemi come ChatGPT, Gemini o Copilot;
• perché tecnologie come RAG e GraphRAG stanno diventando sempre più importanti.

Nei prossimi paragrafi vedremo come funzionano questi meccanismi e quale ruolo svolgono nella generazione delle risposte delle moderne Intelligenze Artificiali.

Come imparano gli LLM: il training dei modelli AI: Cos'è il training di un LLM

Il training è il processo con cui un modello di intelligenza artificiale viene addestrato su enormi quantità di dati testuali.

Durante questa fase il modello impara:

• grammatica
• semantica
• relazioni tra concetti
• conoscenze generali sul mondo

Un punto importante da capire è che il modello non memorizza informazioni come un database.

Invece apprende pattern statistici del linguaggio.

In termini tecnici:

Un LLM impara a prevedere il token successivo più probabile in base al contesto della frase; questo meccanismo è alla base del funzionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models).

Come ragionano gli LLM: le tre fasi dell’addestramento di un LLM

Il processo di training di un modello AI generalmente avviene in tre fasi principali.

1️⃣ Pre-training

Il modello viene addestrato su enormi dataset provenienti da diverse fonti, tra cui:

• pagine web
• libri
• articoli
• documentazione tecnica
• codice
• forum
• contenuti educativi

In questa fase il modello apprende come funziona il linguaggio e molte conoscenze generali.

2️⃣ Fine-tuning

Dopo il pre-training il modello viene migliorato tramite dataset più controllati per aumentare:

• accuratezza
• coerenza
• sicurezza

3️⃣ RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback

In questa fase intervengono valutatori umani che analizzano le risposte del modello.

L'obiettivo è insegnare al sistema a preferire risposte:

• più utili
• più corrette
• più sicure

Cos'è il knowledge cutoff

Un concetto fondamentale per capire come ragionano gli LLM è il knowledge cutoff.

Il knowledge cutoff indica la data fino alla quale arrivano i dati utilizzati per il training del modello.

Dopo quella data:

• il modello non apprende automaticamente nuovi eventi
• la sua conoscenza rimane statica

Per aggiornare la conoscenza di un LLM è necessario:

• effettuare un nuovo ciclo di addestramento
• rilasciare una nuova versione del modello

Retrieval: come le AI recuperano informazioni dal web

Oltre alla conoscenza appresa durante il training, gli LLM possono anche utilizzare informazioni recuperate da fonti esterne.

Questo processo è chiamato retrieval.

In pratica il sistema:

1️⃣ cerca informazioni rilevanti
2️⃣ analizza i contenuti trovati
3️⃣ utilizza quei dati per generare la risposta

Questo meccanismo permette alle AI di fornire informazioni aggiornate anche dopo il knowledge cutoff.

Il ruolo del Knowledge Graph nelle moderne AI

Il Retrieval permette all'Intelligenza Artificiale di recuperare documenti pertinenti.

Nelle architetture più evolute, però, il recupero delle informazioni può essere supportato anche da un Knowledge Graph.

Un Knowledge Graph organizza la conoscenza attraverso entità e relazioni semantiche.

Non sostituisce il retrieval e non contiene direttamente le risposte.

Il suo compito è aiutare il sistema a comprendere meglio il contesto della domanda e i collegamenti tra le informazioni.

Per questo motivo rappresenta uno degli elementi che hanno favorito l'evoluzione dei moderni sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Cos'è il RAG (Retrieval Augmented Generation)

Il sistema più diffuso per integrare informazioni esterne negli LLM si chiama:

RAG — Retrieval Augmented Generation

Il processo funziona generalmente in quattro passaggi.

Step 1

L’utente fa una domanda.

Step 2

Il sistema cerca documenti rilevanti.

Step 3

I documenti vengono inseriti nel contesto del modello.

Step 4

Il modello genera la risposta utilizzando quei contenuti.

Schema semplificato del RAG

Domanda utente
      ↓
Ricerca documenti
      ↓
Recupero contenuti
      ↓
LLM genera risposta

Cos'è GraphRAG e perché rappresenta l'evoluzione del RAG

Negli ultimi anni è emersa un'evoluzione del RAG chiamata GraphRAG.

In questa architettura il sistema non recupera soltanto documenti pertinenti, ma utilizza anche un Knowledge Graph per comprendere le relazioni tra entità e informazioni.

In questo modo il recupero diventa più contestualizzato e le risposte risultano spesso più complete e coerenti.

Possiamo riassumere così la differenza:

• Knowledge Graph → organizza la conoscenza.
• RAG → recupera informazioni.
• GraphRAG → recupera informazioni sfruttando anche le relazioni del Knowledge Graph.

👉 Approfondisci il confronto completo tra RAG, Knowledge Graph e GraphRAG.

Come ragionano gli LLM: differenza tra knowledge interna e retrieval nelle AI

La differenza tra training e retrieval è fondamentale per capire da dove arrivano le risposte delle AI.

Come ragionano gli LLM: esempi pratici

Caso 1 — conoscenza interna

Domanda:

• Cos’è il machine learning?
• La risposta proviene dal training del modello.

Caso 2 — evento recente

Domanda:

• Qual è l’ultimo aggiornamento di Google AI Overviews?
• Per rispondere è necessario recuperare informazioni dal web.

Caso 3 — concetto tecnico

Domanda:

• Come funziona una rete neurale?
• Il modello può rispondere usando la conoscenza appresa durante il training.

Caso 4 — dati aggiornati

• Domanda:
• Quanto vale oggi il Bitcoin?

Serve retrieval dal web per avere informazioni aggiornate.

Come ragionano gli LLM: limiti del training e del retrieval

Entrambi i sistemi hanno vantaggi e limiti.

Limiti del training

• conoscenza non aggiornata
• impossibilità di conoscere eventi recenti
• possibili bias nei dati

Limiti del retrieval

• dipendenza dalla qualità delle fonti
• rischio di informazioni errate
• necessità che i contenuti siano accessibili e indicizzabili

Perché questa differenza è importante per SEO e GEO?

Capire la differenza tra training e retrieval è fondamentale anche per chi si occupa di visibilità online.

Proprio per questo molti professionisti utilizzano oggi strumenti di SEO con Intelligenza Artificiale per analizzare keyword, studiare la SERP e creare contenuti ottimizzati per i motori di ricerca.

Le AI possono utilizzare contenuti provenienti da due contesti:

1. Training data: contenuti presenti nei dataset di addestramento.
2. Retrieval: contenuti recuperati online durante la generazione della risposta.

Per questo motivo un contenuto può apparire nelle risposte delle AI se è:

• ben strutturato
• autorevole
• facilmente recuperabile

Questo principio è alla base della Generative Engine Optimization (GEO): l’ottimizzazione dei contenuti per essere compresi e utilizzati dalle AI generative.

Come ragionano gli LLM: analogia semplice per capire training e retrieval

Immagina ChatGPT come una persona.

• Training: è tutto ciò che ha studiato durante l’università.
• Retrieval: è quando cerca informazioni su internet per aggiornarsi.

Come ragionano gli LLM: conclusione

Le risposte generate dagli LLM non provengono da un'unica fonte di conoscenza, ma nascono dall'integrazione di diversi meccanismi che svolgono ruoli complementari:

• Training, che rappresenta la conoscenza appresa dal modello durante l'addestramento;
• Retrieval, che recupera informazioni aggiornate da fonti esterne quando necessario;
• Knowledge Graph, che organizza entità e relazioni, aiutando l'Intelligenza Artificiale a comprendere meglio il contesto e i collegamenti tra le informazioni.

Nelle architetture più evolute, come GraphRAG, questi elementi lavorano insieme per recuperare contenuti più pertinenti e generare risposte sempre più accurate, contestualizzate e coerenti.

Comprendere il ruolo di Training, Retrieval e Knowledge Graph è fondamentale anche per chi si occupa di SEO e soprattutto di Generative Engine Optimization (GEO).

Oggi, infatti, non basta creare contenuti di qualità: è sempre più importante costruire informazioni chiare, ben strutturate e semanticamente collegate, affinché possano essere comprese, recuperate e utilizzate dalle moderne Intelligenze Artificiali.

Come ragionano gli LLM: FAQ

TESTO – AI-ASSISTED
(per l’articolo: “Come ragionano gli LLM: come imparano e da dove prendono le informazioni”)
AI Disclosure (AI Act 2025): contenuto AI-assisted, creato da Elio Castellana con supporto di ChatGPT (GPT-5), OpenAI.
Fonte: OpenAI. “ChatGPT.” ChatGPT, OpenAI, 7 marzo 2026, https://chat.openai.com.

IMMAGINE – AI-GENERATED
(per un’immagine generata con IA che accompagna l’articolo)
AI Disclosure (AI Act 2025): immagine generata tramite AI (ChatGPT – GPT-5 Image Generation), in conformità ai requisiti di trasparenza.
Fonte: OpenAI. “ChatGPT (Image Generation).” ChatGPT, OpenAI, 7 marzo 2026, https://chat.openai.com.