Angelo La Gorga
Dottorando/a
- SSD: M-STO/08 - archivistica, bibliografia e biblioteconomia
- ORCID: orcid.org/0009-0002-0402-9129

Contatti
Presso
- Dipartimento di Studi Storici
Temi di ricerca
Eng:
The current research path is focused on the implementation of value-added services in the context of academic libraries, through the establishment of a model for the enhancement and communication of resources related to special collections and, in particular, to author collections. The need for the integration of data of a heterogeneous nature led to the initiation of the experimentation of a tool aimed at the use of LLMs that overcomes some of their limitations, Retrieval-Augmented Generation (RAG) with which it is possible to implement the LLM generation process with a retrieval phase, in which the system uses search algorithms to identify the documents or content most relevant to the user's query. For the purpose of search caratteristic of RAG is its ability to incorporate different sources of knowledge: structured databases, document repositories, Web pages, or even real-time data streams. This versatility makes RAG architecture-based systems particularly suitable for scenarios in which up-to-date, domain-specific information needs to be accessed. In addition, RAG offers the possibility of implementing source control and filtering mechanisms, thus helping to mitigate the problem of “hallucinations” typical of LLMs and ensuring greater reliability of the responses generated.
ita:
L'attuale percorso di ricerca è incentrato sull'implementazione di servizi a valore aggiunto nel contesto delle biblioteche accademiche, attraverso la costituzione di un modello per la valorizzazione e comunicazione delle risorse relative alle collezioni speciali e, in particolare, ai fondi d'autore. La necessità di integrazione di dati di natura eterogenea ha portato all'avvio della sperimentazione di uno strumento finalizzato all'utilizzo degli LLM che superi alcune loro limitazioni, la Retrieval-Augmented Generation (RAG) con la quale è possibile implementare il processo di generazione degli LLM con una fase di retrieval, nella quale il sistema utilizza algoritmi di ricerca per identificare i documenti o i contenuti più pertinenti alla query dell'utente. Per la finalità della ricerca carattewristica fondamentale della RAG è la sua capacità di incorporare diverse fonti di conoscenza: database strutturati, archivi di documenti, pagine web, o persino flussi di dati in tempo reale. Questa versatilità rende i sistemi basati su architettura RAG particolarmente adatti a scenari in cui è necessario accedere a informazioni aggiornate e specifiche per un dominio. Inoltre, la RAG offre la possibilità di implementare meccanismi di controllo e filtraggio delle fonti, contribuendo così a mitigare il problema delle "allucinazioni" tipiche degli LLM e a garantire una maggiore affidabilità delle risposte generate.
Laurea Magistrale in Scienze Storiche/ Dipartimento di Studi Storici, Universita’ degli Studi di Torino
Titolo della tesi magistrale: “Modelli di rappresentazione e comunicazione delle informazioni documentarie. Principi e metodi delle Digital History”.
Relatore: Prof. Maurizio Vivarelli
Laura Triennale in Lettere/ Dipartimento di Studi Umanistici, Universita’ degli Studi di Udine / ITALIA
Master di II livello in formazione, gestione e conservazione di archivi digitali in ambito pubblico e privato
Università degli Studi di Macerata
La Gorga, Angelo, Oltre la granularità. DOI:10.3302/0392-8586-201901-020-1. In BIBLIOTECHE OGGI vol. 37
Angelo La Gorga; Maria Pagano; Maurizio Vivarelli, Costruire relazioni. Ambienti e strumenti digitali per il progetto Abitare in Italia. In Inchieste sulla casa in Italia. La condizione abitativa nelle città italiane nel secondo dopoguerra - ISBN: 9788833133027 vol. 338
Angelo La Gorga, Valorizzazione dei fondi bibliografici d'autore: un approccio interdisciplinare. In Sul confine. Le collezioni delle biblioteche tra gestione produzione editoriale, esperienze di lettura. - ISBN: 9791256001651
La Gorga Angelo; Pozzi Marco, Strategie di arricchimento dei metadati per l'authority file di un fondo di persona. DOI: 10.3302/0392-8586-202402-049-1. In BIBLIOTECHE OGGI vol. 42 (2)
Attività in agenda