RAG vs fine-tuning: quale approccio LLM scegliere in azienda
Di Marconi Software S.R.L. · Via del Riccio 24/A, 44047 Dodici Morelli (FE) · sales@marconisoftware.com
In sintesi. Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) collega l’LLM ai tuoi documenti e sistemi in tempo reale. Il fine-tuning adatta il comportamento del modello a task e stile. In azienda si parte quasi sempre da RAG + prompt; si passa al fine-tuning quando servono output stabili, formati fissi o modelli self-hosted specializzati.
Quando preferire RAG
Knowledge che cambia spesso (manuali, listini, ticket), permessi per utente, necessità di citare fonti, compliance su cosa viene inviato al modello. Ideale per assistenti interni e helpdesk.
Quando ha senso il fine-tuning
Formati JSON/report sempre uguali, linguaggio di settore, latency ridotta, tono brand costante, deploy on-prem. Vedi la pagina dedicata sul fine-tuning modelli.
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Contattaci WhatsAppArchitettura ibrida
Molti progetti usano modello specializzato (o adapter) + retrieval per i fatti. Eval continue su casi reali evitano regressioni.
Errori da evitare
Fine-tuning «perché fa figo» senza dataset; RAG senza chunking/permessi; assenza di human-in-the-loop su azioni critiche.
Domande frequenti
Posso fare solo prompt engineering?
Spesso sì all’inizio. Scala a RAG quando i documenti crescono; a fine-tuning quando il comportamento deve stabilizzarsi.
I dati nel fine-tuning restano privati?
Dipende dallo stack: API provider vs training self-hosted. Si decide in discovery con policy chiare.
Quanto tempo per un PoC?
Spesso poche settimane per RAG; fine-tuning mirato tipicamente qualche settimana in più per dataset ed eval.