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Strategia
RAG o fine-tuning? Una guida pratica per le imprese
a cura di Giulia Ferraro, AI Strategist & Co-fondatrice6 min di lettura
Quando conviene collegare i modelli ai tuoi dati con il retrieval e quando invece serve davvero addestrare. Costi, tempi e qualità a confronto.
La domanda più frequente che riceviamo dalle aziende è: dobbiamo addestrare un modello sui nostri dati? Quasi sempre la risposta è: non ancora.
Il Retrieval-Augmented Generation (RAG) permette di dare ai modelli accesso alla conoscenza aziendale aggiornata senza riaddestrare nulla, con costi e tempi di gran lunga inferiori.
Il fine-tuning resta prezioso per stile, formato e task molto specifici, ma raramente è il primo passo. Una buona architettura RAG risolve l'80% dei casi d'uso reali.
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