Quando crei un chatbot intelligente, devi scegliere il giusto approccio tecnico per progettarlo. A seconda di ciò che vuoi che faccia, l “intelligenza artificiale utilizzata dovrà essere adattata! Oggi sono due i metodi che dominano il prompt-engineering: il Fine-tuning e la RAG (Retrieval-Augmented Generation). Questi due approcci migliorano la pertinenza delle risposte dell” IA, ma si basano su razionalità molto diverse.
Quindi, è meglio specializzare un chatbot AI con la messa a punto, arricchire le sue risposte con un database di documenti tramite RAG o combinare le due cose in un approccio ibrido, che spesso è il più efficace?
Questo articolo ti aiuterà a capire le differenze tra Fine-tuning e Rag, i rispettivi vantaggi a seconda del tuo profilo e, infine, alcuni esempi pratici di come applicare ciascun metodo.
Fine-tuning e Rag: definizione per capire meglio le differenze
Fine-tuning e RAG sono due approcci avanzati per migliorare le prestazioni delle IA conversazionali come ChatGPT. I due metodi si basano su logiche molto diverse, anche se hanno lo stesso obiettivo di aumentare la rilevanza e la personalizzazione delle risposte dell’IA.
Che cos “è il fine-tuning nell” IA?
Il fine-tuning è una tecnica che prevede la specializzazione di un modello di intelligenza artificiale pre-addestrato per adattarlo a un compito specifico.
In termini pratici, si tratta di riaddestrare tutta o parte dell’intelligenza artificiale su un insieme ristretto e mirato di dati, corrispondenti al compito o al campo in questione. Questo metodo consente di regolare i parametri del modello (spesso gli strati superiori della rete neurale dell’IA) in modo che si comporti meglio in casi d’uso specifici, pur mantenendo le conoscenze generali acquisite durante il pre-addestramento.
La messa a punto nell’IA
L “obiettivo di questo metodo di formazione dell” IA è quello di adattarlo a specifiche esigenze aziendali, aree di competenza o compiti personalizzati.
Per applicare il metodo Fine-tuning a un’IA, devi :
- Aggiungi conoscenze specifiche del settore o un vocabolario specialistico (legale, medico, ecc.);
- Adatta il tono della risposta o uno stile particolare, ad esempio più formale, educativo, coinvolgente, ecc;
- Tenere conto di casi particolari o di nuovi tipi di dati, in modo che l’IA abbia un contesto preciso, insegnandole ciò che ancora non sa;
- Migliora le prestazioni in compiti specifici, come la classificazione di testi, immagini o documenti aziendali.
Esempio di applicazione del metodo Fine-tuning nell’IA
Ecco un esempio di applicazione del metodo del fine-tuning nell’intelligenza artificiale, in un determinato contesto aziendale:
Prendiamo, ad esempio, uno studio legale che vuole utilizzare un’IA generalista(come Chat di Mistral AI) per assistere i suoi avvocati nella redazione di documenti legali e nell’analisi dei contratti.
Ma l’IA :
- Utilizza un linguaggio a volte troppo vago o non adatto al gergo legale;
- Non padroneggia la recente legislazione francese;
- Non sempre interpreta correttamente casi complessi di diritto del lavoro.
L’obiettivo della messa a punto sarà quello di adattare il modello LLM a :
- Diritto del lavoro francese (compresi gli ultimi aggiornamenti) ;
- Vocabolario giuridico preciso ;
- La struttura prevista dei documenti legali (accordi, clausole, comunicazioni formali, ecc.);
- Casi reali gestiti dallo studio.
Che cos “è il RAG (Retrieval-Augmented Generation) nell” IA?
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un metodo ibrido che combina due moduli complementari:
- Un modulo di recupero delle informazioni, che cerca in tempo reale documenti o dati esterni pertinenti (base di conoscenza, documenti interni, web, ecc.) in base alla richiesta dell’utente;
- Un modulo generativo, che utilizza sia la domanda dell “utente che le informazioni recuperate per generare una risposta contestualizzata, accurata e in linea con le fonti consultate dall” IA.
Uno dei principi fondamentali del RAG è la dissociazione tra conoscenza (recupero) e ragionamento (generazione). L’intelligenza artificiale rimane generale, ma prima di rispondere cerca in un database o in documenti aggiornati. Utilizza poi queste informazioni per formulare una risposta più ricca e aggiornata a ciò che è stato chiesto.
A differenza del fine-tuning, il RAG non modifica i parametri interni del modello AI per adattarlo a un particolare contesto. Si affida a una base di conoscenza esterna, che permette :
- Incorporare informazioni aggiornate o specifiche senza dover riaddestrare il modello;
- Ridurre i costi di manutenzione e adattamento;
- Aggiungi trasparenza citando le fonti utilizzate per generare la risposta.
Il metodo RAG sarà particolarmente vantaggioso per :
- Accesso ai dati interni dell’azienda non presenti nei dati di formazione;
- Rispondere a domande che richiedono informazioni recenti o in evoluzione;
- Limitare le allucinazioni dei modelli di IA generativa, basandosi su fatti verificabili.
Esempio di applicazione del metodo RAG nell’IA
Ecco un esempio di applicazione del metodo RAG nell’intelligenza artificiale, in un determinato contesto aziendale:
Ad esempio, il dipartimento delle risorse umane di una grande azienda potrebbe voler utilizzare un’intelligenza artificiale generica (come ChatGPT) per aiutare i dipendenti a gestire le questioni interne alle risorse umane (congedi, telelavoro, formazione, benefit, procedure interne).
Ma AI :
- A volte fornisce risposte vaghe o generiche, non in linea con le regole interne;
- Non conosce le politiche HR dell’azienda (ad esempio RTT, mobilità interna, contratti collettivi);
- Non si adatta alle caratteristiche specifiche dei diversi siti o profili dei dipendenti.
L “obiettivo del metodo RAG sarà quello di collegare l” IA a :
- Documentazione interna sulle risorse umane aggiornata (politiche, manuali, procedure);
- Accordi aziendali e guide specifiche per ogni entità o paese;
- Cronologia delle domande già poste (FAQ interne, ticket HR) ;
- Gli orari e le regole in vigore in ogni dipartimento o regione.
Confronto tra Fine-Tuning e RAG
In sintesi, ecco il confronto tra i metodi Fine-tuning e RAG:
- Fine-tuning: un modello viene adattato a un compito specifico tramite un nuovo addestramento su nuovi dati. Ideale per requisiti altamente specializzati o per attività in cui è necessario modificare il comportamento di base del modello.
- RAG: arricchiamo dinamicamente le risposte del modello dandogli accesso a informazioni esterne, senza influenzare i suoi parametri interni. Ideale per integrare conoscenze in continua evoluzione, garantire la freschezza e la verificabilità delle risposte e limitare i costi di manutenzione.
| Messa a punto | RAG (Generazione Aumentata dal Recupero) | |
| Principio | Specializzare il modello su un argomento specifico | L’intelligenza artificiale cerca informazioni nel documento |
| Modificare il modello | Sì (regolazione dei parametri interni) | No (il modello rimane invariato) |
| Dati utilizzati | Dati specifici per l’attività mirata | Base di conoscenze e documentazione esterna (interna o web) |
| Adattarsi a nuove materie | È necessaria una nuova formazione | Aggiornamento del database documentale |
| Costo di manutenzione | Superiore (riqualificazione, gestione delle versioni) | Più debole (aggiornamento del documento) |
| Trasparenza | Debole (origine della risposta difficile da rintracciare) | Forte (l’intelligenza artificiale può citare le fonti) |
| Esempi di utilizzo | Traduzione specializzata, rilevamento di oggetti, ecc. | Chatbot aziendale, FAQ dinamiche, ricerca di documenti |
Che ne dici di un approccio ibrido ai due metodi?
Lungi dall “escludersi a vicenda, i metodi di fine-tuning e RAG possono essere combinati strategicamente per ottenere il meglio da entrambi gli approcci. Questa combinazione permette di creare un” intelligenza artificiale che sia esperta in un campo specifico e capace di accedere a dati aggiornati. In altre parole, un approccio ibrido!
In questa configurazione ibrida :
- Una leggera messa a punto viene utilizzata per specializzare l’IA su un compito o un tipo di dialogo ricorrente, insegnandole il tono, la struttura e le aspettative aziendali;
- Il RAG completa questa competenza consentendogli di recuperare informazioni accurate e aggiornate da una base di conoscenza esterna (interna all’azienda o collegata al web).
Questo approccio evita le due classiche insidie:
- Si tratta di un modello perfezionato ma statico che non conosce le novità;
- Un modello generalista che consulta i documenti ma non ha una comprensione dettagliata del contesto o del business.
Esempio di una tecnica ibrida di messa a punto della luce + RAG su una base specializzata
Immagina un assistente conversazionale AI in campo medico, progettato per guidare i pazienti o supportare gli operatori sanitari:
- Iniziamo con una leggera messa a punto
L’intelligenza artificiale viene addestrata su :
- Dialoghi reali tra paziente e medico;
- Scambi di teleconsulti anonimizzati;
- Istruzioni per il triage o la risposta medica.
Impara ad adottare un tono rassicurante, a fare le domande giuste e a strutturare le risposte in base al livello di urgenza o di specializzazione.
- Poi utilizziamo RAG su un database (in questo caso, un database medico aggiornato)
Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale è collegata a :
- Un database regolarmente aggiornato di sintomi e patologie (ad es. OMS, database interni agli ospedali);
- Raccomandazioni cliniche, protocolli e aggiornamenti scientifici.
Quando interagisce con un paziente, l’AI può contestualizzare le sue risposte grazie a questa base di informazioni verificate. Inoltre, tiene conto della logica conversazionale acquisita attraverso la messa a punto.
Casi di studio ed esempi tra RAG e Fine-tuning
Quando si dovrebbe usare il RAG?
- FAQ dinamiche o normative (banche, assicurazioni) ;
- Database documentale esteso o frequentemente aggiornato;
- Requisiti di tracciabilità (conformità, legali) ;
- Chatbot multilingue: base di documenti traducibili.
Quando si dovrebbe usare il Fine-tuning?
- Chatbot assistente HR o supporto tecnico interno con pochi documenti, ma con la necessità di un dialogo fluido;
- Casi in cui la velocità di esecuzione del modello è fondamentale (nessuna fase di ricerca);
- Applicazioni offline o integrate.
Quale strategia dovresti adottare per progettare un chatbot ad alte prestazioni?
Ecco alcuni esempi di consigli, secondo i settori professionali, per la progettazione di un chatbot intelligente, per darti un’idea:
- Startup/PMI: iniziare con RAG e iterare rapidamente;
- Aziende con dati altamente sensibili: messa a punto interna + verificabilità;
- Gruppo con base documentale ricca: RAG + strato di classificazione intelligente;
- Necessità di un chatbot conversazionale forte, con un approccio UX: fine-tuning + RLHF (rinforzo tramite feedback umano) + persona.
