IA confronto
RAG vs Fine-Tuning
4
RAG
vs
2
Fine-Tuning
Verdetto
RAG per la maggior parte dei casi d'uso. Fine-tuning solo per stile coerente o comportamenti specializzati.
Confronto dettagliato
| Criterio | RAG | Fine-Tuning | Vincitore |
|---|---|---|---|
| Costo di setup | Basso (API + vector DB) | Alto (dati di training + compute) | RAG |
| Freschezza dei dati | Aggiornamenti in tempo reale | Richiede retraining | RAG |
| Accuratezza (dominio) | Buona con documenti di qualità | Eccellente (interiorizzata) | Fine-Tuning |
| Controllo delle allucinazioni | Ancorata ai documenti | Solo trasferimento di stile | RAG |
| Manutenzione | Aggiornare i documenti | Retraining periodico | RAG |
| Costo per query | Più alto (retrieval + generazione) | Più basso (solo generazione) | Fine-Tuning |
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