Il fine-tuning è spesso evocato come “la” soluzione per personalizzare l’AI, ma per la maggior parte delle aziende il RAG basta. Ecco quando serve davvero. (dgm implementa osFoundry — dgm è un partner di integrazione indipendente, non è osFoundry.)

Fine-tuning vs RAG

  • Fine-tuning: riaddestra un modello su tuoi esempi per cambiarne stile o comportamento (statico, va rifatto).
  • RAG: recupera i tuoi documenti a ogni richiesta e fa rispondere su quelli (aggiornabile, cita le fonti).

Vedi RAG vs fine-tuning per le aziende e Cos’è il RAG.

Quando serve il fine-tuning

Quando hai bisogno di uno stile/formato molto specifico o di un comportamento su un compito ristretto e ripetitivo, con dati di qualità per addestrarlo. Per la maggior parte dei casi aziendali, il RAG basta e conviene.

Costi e flessibilità

Il fine-tuning è più costoso (dati, addestramento) e statico (va rifatto quando i dati cambiano); il RAG ottiene spesso un risultato simile o migliore con meno costo e più flessibilità. dgm valuta il trade-off sul tuo caso.

Dati sensibili: meglio il RAG

Col fine-tuning i dati possono “entrare” nel modello ed essere difficili da rimuovere; il RAG li tiene esterni e governabili — più sicuro per i dati sensibili. Servono comunque residenza UE e attenzione al GDPR. osFoundry include RAG, self-hostabile in UE.

Come aiuta dgm

dgm aiuta a scegliere tra RAG, fine-tuning o un mix, in base ai tuoi dati e obiettivi, e implementa con i controlli adeguati. Prezzo del servizio: 399 $ di assessment e 3.999 $/mese (IVA 22% per i clienti italiani). Esplora la piattaforma su osFoundry, oppure parla con dgm.

Informazioni generali, non consulenza legale. L’approccio giusto dipende dal tuo caso: dgm lo valuta con te.