Fine tuning e RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Il fine tuning e la RAG (Retrieval-Augmented Generation, “generazione potenziata da ricerca”) sono tra gli approcci più importanti per adattare i modelli di intelligenza artificiale a esigenze specifiche. Mentre il fine tuning modifica permanentemente il modello, la RAG lo amplia in modo flessibile con conoscenze esterne. Entrambi i metodi hanno i loro punti di forza, debolezze e ambiti di applicazione tipici.
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Fine tuning AI e RAG a confronto
Il fine tuning AI e la RAG adottano approcci diversi: il fine tuning mira ad adattare fondamentalmente un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), mentre la RAG aggiunge semplicemente informazioni esterne durante l’esecuzione. La tabella seguente riassume le principali differenze nel confronto tra fine tuning e RAG:
| Aspetto | Fine tuning AI | RAG (Retrieval-Augmented Generation) |
|---|---|---|
| Obiettivo | Adattare permanentemente il modello (tono, formato, comportamento) | Arricchire le risposte con conoscenze attuali |
| Fonte di conoscenza | Memorizzata nel modello (ancorata nei pesi) | Fonti di dati esterne come database o documenti |
| Attualità | Raggiungibile solo attraverso un nuovo addestramento | Possibile immediatamente tramite l’aggiornamento delle fonti |
| Controllo degli errori | Limitato, dipende fortemente dai dati di addestramento | Ben controllabile, poiché le risposte possono essere collegate a fonti |
| Personalizzazione | Molto approfondita, controllabile nei dettagli | Possibile, ma meno precisa |
| Richiesta di dati | Necessari molti esempi ben preparati | Spesso bastano testi/documenti già esistenti |
| Impegno e costi | L’addestramento richiede tempo, competenze e potenza di calcolo | Impostazione di indice e ricerca, generalmente più conveniente |
| Velocità | Risposte direttamente dal modello, di solito più veloci | Un ulteriore passaggio di ricerca le rende un po’ più lente |
| Manutenzione | Nuovo addestramento necessario in caso di modifiche | Sostituzione o ampliamento delle fonti facile |
| Punti di forza tipici | Stile uniforme, strutture fisse, regole chiare | Risposte aggiornate, comprensibili e verificabili |
| Combinazione | Molto ben combinabile | Molto ben combinabile |
Una breve spiegazione del fine tuning AI
Nel fine tuning (AI), un modello già addestrato viene ulteriormente allenato con esempi aggiuntivi e specifici. In questo modo, il comportamento del modello cambia permanentemente. Il grande vantaggio: un modello una volta perfezionato rimane coerente, indipendentemente da quante richieste elabora. Lo svantaggio: le conoscenze nel modello non possono essere facilmente aggiornate. Serve un nuovo addestramento.
Esempi:
- Attraverso il fine tuning, un modello di IA può imparare a scrivere sempre in un tono specifico (ad esempio, serio, informale, giuridico).
- L’IA generativa può essere addestrata a restituire sempre risposte in un formato fisso (ad esempio, tabelle, JSON, liste di controllo).
- I contenuti indesiderati o determinate formulazioni possono essere soppressi in una piattaforma di IA attraverso un fine tuning mirato.
Una breve spiegazione della Retrieval-Augmented Generation (RAG)
La RAG (Retrieval-Augmented Generation) amplia un modello linguistico con il recupero di conoscenze esterne in tempo reale:
- I documenti vengono suddivisi in sezioni più piccole e memorizzati in un database.
- Alla domanda dell’utente vengono cercate le sezioni più rilevanti.
- Queste sezioni vengono integrate nel modello, in modo che possa rispondere con un contesto attuale e verificabile.
Il modello stesso rimane invariato e accede alle conoscenze esterne solo quando necessario. Questo rende la RAG molto flessibile e aggiornata.
Casi d’uso tipici per il fine tuning
Il fine tuning è particolarmente utile quando un modello deve essere modificato a lungo termine o deve soddisfare requisiti molto specifici. Questo metodo è adatto soprattutto per ottenere risultati coerenti e regole ben definite:
- Stile aziendale: le aziende possono garantire che i testi vengano forniti con la terminologia aziendale, il tono e lo stile desiderati, indipendentemente da chi effettua la richiesta.
- Integrazione degli strumenti: è possibile addestrare i modelli a utilizzare correttamente le interfacce o le API senza commettere errori di formattazione.
- Controllo qualità: grazie ai dati di addestramento curati, è possibile ridurre significativamente le allucinazioni tipiche dell’IA generativa e aumentare la precisione delle risposte.
- Risposte conformi alle regole: il fine tuning AI è uno strumento utile quando devono essere rispettati obbligatoriamente requisiti legali, linee guida interne o regole di compliance.
- Conoscenze specialistiche: il fine tuning AI è particolarmente prezioso in settori di nicchia come la medicina, il diritto o la tecnologia, dove la terminologia tecnica e i processi precisi sono importanti.
Casi d’uso tipici per la RAG
La RAG esprime i suoi punti di forza quando è necessario avere conoscenze aggiornate o risposte basate su fonti concrete. Pertanto, è adatta a molte applicazioni pratiche nella vita quotidiana aziendale:
- Assistenza clienti: i chatbot di IA ampliati con la RAG possono fornire automaticamente risposte tratte da FAQ, manuali o database di supporto e supportarle con fonti.
- Ricerca di conoscenza interna: i documenti rilevanti come linee guida, istruzioni operative standard o guide di onboarding sono accessibili più facilmente e più rapidamente.
- Compliance e contratti: la RAG può esaminare contratti o documenti di linee guida, evidenziare sezioni rilevanti e riassumerle in un linguaggio semplice.
- Consulenza sui prodotti: le schede tecniche, i cataloghi o i listini prezzi possono essere integrati dinamicamente nelle risposte per fornire informazioni precise ai clienti.
- IT e risoluzione dei problemi: in caso di guasti, la generazione potenziata da ricerca (RAG) può accedere a linee guida, ticket o banche dati di conoscenza e proporre passaggi di soluzione concreti.
- Ricerca e studi: gli articoli specialistici e i rapporti vengono analizzati e sintetizzati in forma compressa, incluse le opzioni di citazione per garantire la tracciabilità.
- Portali FAQ multilingue: le aziende possono mantenere una sola fonte di conoscenza e generare automaticamente risposte in diverse lingue.
Quale approccio è il più adatto?
La RAG è l’approccio di ottimizzazione giusto, se …
- le tue conoscenze cambiano frequentemente (ad esempio, dati dei prodotti, linee guida, documentazioni);
- le risposte devono essere comprensibili per te e accompagnate da fonti;
- vorresti iniziare rapidamente senza ulteriore sforzo di addestramento;
- i tuoi dati sono già disponibili in forma testuale e devono solo essere analizzati.
Utilizza il fine tuning quando …
- vorresti che il tuo modello suoni o venga scritto sempre nello stesso modo (terminologia aziendale);
- hai bisogno di strutture di risposta fisse (ad esempio, tabelle, JSON, report);
- il modello deve seguire ripetutamente le stesse sequenze di attività (ad esempio, esami, moduli);
- disponi di molti esempi di addestramento di alta qualità.
Combina entrambi gli approcci quando …
- hai bisogno sia di conoscenze aggiornate che di qualità costante;
- la tua azienda punta su soluzioni IA scalabili;
- governance, conformità e coerenza sono ugualmente importanti per te.
Conclusione
Il confronto tra fine tuning e RAG mostra che i due approcci non sono in competizione, ma si completano perfettamente. Il fine tuning è efficace per adattamenti duraturi di stile, struttura e comportamento. La RAG è imbattibile per conoscenze aggiornate e fonti verificabili. Nella pratica emerge che molti progetti iniziano con la RAG per fornire risultati rapidi. Quando è necessario un tono coerente o formati di output fissi, si aggiunge il fine tuning. La combinazione di questi due approcci offre alle aziende massima flessibilità e controllo.