Che cosa significa in pratica
Il fine tuning modifica il comportamento del modello attraverso ulteriore addestramento, mentre RAG fornisce conoscenze aggiornate durante la generazione della risposta.
Quando la soluzione aiuta davvero
La scelta ha più senso quando dipende dal tipo di conoscenza: RAG fornisce fonti attuali e il fine tuning modifica il comportamento del modello. L’impiego dovrebbe derivare da un problema concreto, non dalla sola disponibilità di una nuova funzionalità.
Come preparare l’implementazione
La qualità dipende dai dati, dalla loro suddivisione e dal controllo degli accessi. Occorre definire fonte autorevole, frequenza di aggiornamento, versionamento e procedura per eliminare le informazioni non più valide. In pratica è utile provare prima un buon prompt e RAG, considerando il fine tuning solo con esempi stabili di un comportamento non ottenibile con metodi più semplici.
Un limite da non trascurare
Il fine tuning non è un archivio affidabile di fatti e RAG non corregge documenti scadenti o ricerche imprecise. Prima dell’avvio occorre quindi definire chi decide, le regole di escalation e il modo di fermare la soluzione in sicurezza.
Come verificare il risultato
In questo caso bisogna misurare correttezza delle risposte, citazioni, costo degli aggiornamenti, stabilità del formato e qualità dopo modifiche a documenti o modello. Il risultato va confrontato con il precedente metodo di lavoro, separatamente per i casi ordinari e le eccezioni difficili.
