RAG vs Fine-Tuning: Cosa funziona davvero per l'AI aziendale
La decisione architetturale
Quando le aziende decidono di costruire i propri sistemi AI, affrontano una scelta fondamentale: fine-tuning o RAG? Entrambi gli approcci hanno merito, ma risolvono problemi diversi.
Come funziona il fine-tuning
Il fine-tuning prende un modello pre-addestrato e continua il suo addestramento sui dati aziendali. Porta sfide significative: costo computazionale elevato, necessita di riaddestramento regolare, nessuna citazione e allucinazioni persistenti.
Come funziona il RAG
Il RAG non modifica il modello, ma il contesto. Corpilus usa questo approccio come pipeline di conoscenza governata: i documenti sono preparati per la ricerca semantica, indicizzati e recuperati solo quando sono rilevanti per la domanda. Il punto pubblico e semplice: le risposte devono basarsi su fonti aziendali approvate, non su ipotesi del modello.
Perche il RAG vince per le aziende
Aggiornamento istantaneo della base di conoscenza. Citazioni ad ogni risposta. Nessuna allucinazione. Funziona con qualsiasi modello AI.
I numeri
In pratica, le risposte con fonti sono piu facili da verificare, correggere e accettare rispetto a risposte basate solo sulla memoria del modello. Per un utente business, la citazione e spesso importante quanto la risposta.
La risposta per la maggior parte delle aziende
RAG prima, con fine-tuning comportamentale opzionale. Esattamente l'approccio di Corpilus.