Un aspetto particolarmente importante riguarda la sicurezza: collegare un modello AI a documenti aziendali non significa automaticamente proteggerli. È necessario implementare sistemi di autenticazione, autorizzazione, controllo degli accessi e gestione dei dati sensibili.

RAG vs Fine Tuning: quali sono le differenze?

RAG e fine tuning sono due tecnologie spesso associate alla personalizzazione dell’intelligenza artificiale, ma rispondono a esigenze differenti.

Il RAG consente di collegare il modello a una base di conoscenza esterna, mentre il fine tuning interviene sul modello attraverso un ulteriore processo di addestramento.

La scelta dipende soprattutto dal risultato che si vuole ottenere.

Caratteristica RAG Fine tuning
Obiettivo Recuperare informazioni esterne Personalizzare il comportamento
Dati Documenti e archivi aggiornabili Dataset di addestramento
Aggiornamento Modifica della knowledge base Nuovo addestramento quando necessario
Utilizzo Informazioni aziendali e aggiornate Stile, formato e compiti specifici
Fonti verificabili Possibili, se implementate Non automatiche
Costi Dipendono dall’infrastruttura e dalle interrogazioni Dipendono dall’addestramento e dalle risorse

Un esempio può aiutare a comprendere meglio la differenza. Un’azienda vuole realizzare un assistente virtuale che risponda alle domande dei clienti.

Se l’obiettivo è fornire informazioni aggiornate sui prodotti, sui prezzi e sulle condizioni commerciali, il RAG rappresenta una soluzione particolarmente adatta.

Se invece l’azienda vuole che il modello utilizzi uno stile comunicativo specifico e segua determinate modalità di risposta, può valutare il fine tuning.

Nei progetti più articolati le due tecnologie possono essere utilizzate insieme: il fine tuning per personalizzare il comportamento del modello e il RAG per fornirgli informazioni aggiornate.