Fine tuning e RAG: qual è la differenza?

Quando si parla di personalizzazione dell’intelligenza artificiale, un’altra tecnologia importante è il RAG, acronimo di Retrieval-Augmented Generation.

Fine tuning e RAG vengono talvolta confusi, ma rispondono a esigenze differenti.

Il fine tuning interviene sul comportamento del modello attraverso un ulteriore addestramento.

Il RAG, invece, permette all’intelligenza artificiale di recuperare informazioni da documenti, archivi e altre fonti esterne mentre prepara una risposta.

Facciamo un esempio.

Un’azienda vuole realizzare un assistente virtuale capace di rispondere alle domande dei clienti.

Se desidera che l’assistente utilizzi sempre un determinato tono di voce e rispetti specifiche modalità comunicative, può valutare il fine tuning.

Se invece vuole che l’assistente consulti il catalogo prodotti, i manuali e le informazioni commerciali aggiornate, può utilizzare un sistema RAG.

Le due tecnologie possono anche essere integrate nello stesso progetto.

Quali sono le principali tecniche di fine tuning?

Non esiste un unico metodo per personalizzare un modello AI. Tra gli approcci più conosciuti troviamo il Full Fine Tuning e il Parameter-Efficient Fine Tuning (PEFT).