Fine-tuning o RAG? Due modi di dare i tuoi dati all'AI

Per far conoscere l'azienda a un modello AI ci sono due strade: il fine-tuning (riaddestrarlo sui tuoi dati, modificandolo) e il RAG (recuperare i documenti giusti e passarglieli al momento della domanda). Capire la differenza evita investimenti sbagliati.

Confronto rapido

• Aggiornamento: col RAG basta aggiornare il documento; col fine-tuning si riaddestra.
• Fonti: il RAG cita da dove viene la risposta; il fine-tuning no — il sapere è "fuso" nel modello.
• Permessi: il RAG filtra le fonti per utente; col fine-tuning il modello sa tutto per tutti.
• Costi: il RAG è infrastruttura leggera; il fine-tuning richiede dati preparati e cicli di training.

Quando ha senso il fine-tuning

Per stile e formato (un tono di scrittura, un gergo tecnico ricorrente) o compiti ripetitivi molto specifici. Non per i FATTI aziendali: i fatti cambiano, e un modello riaddestrato ieri è già vecchio oggi — senza nemmeno poterti dire da dove ha preso ciò che afferma.

La risposta pratica

Per la conoscenza aziendale — contratti, policy, storico — il RAG vince: aggiornato per costruzione, verificabile, rispettoso dei permessi. Se un fornitore ti propone fine-tuning per "insegnare i tuoi documenti" al modello, chiedi perché non basta il RAG: la risposta dice molto della sua serietà.