Fine-tuning vs RAG: quando usare quale approccio per personalizzare gli LLM

Il fine-tuning "cucisce" conoscenza specifica direttamente nel modello tramite ulteriore addestramento su dati proprietari. Il risultato è un modello che risponde con lo stile e il dominio desiderati, con latenza minima. Ma il costo computazionale è significativo e aggiornare i dati richiede un nuovo ciclo di training.

RAG mantiene il modello base invariato e inietta contesto nel prompt dinamic...