RAG vs Finetuning Qual è il migliore strumento per potenziare la tua candidatura LLM?

RAG vs Finetuning Qual è il miglior strumento per potenziare la tua candidatura LLM?

Prologo

Con l’aumento dell’interesse verso i Large Language Models (LLM), molti sviluppatori e organizzazioni si stanno impegnando nella creazione di applicazioni che sfruttano il loro potere. Tuttavia, quando i pre-addestrati LLM non si comportano come previsto o sperato, sorge la domanda su come migliorare le prestazioni dell’applicazione LLM. Alla fine ci troviamo a chiederci: Dovremmo utilizzare il Retrieval-Augmented Generation (RAG) o il fine-tuning del modello per migliorare i risultati?

Prima di approfondire, cerchiamo di chiarire questi due metodi:

RAG: Questo approccio integra la potenza del recupero (o ricerca) nella generazione di testo LLM. Combina un sistema retriever, che recupera frammenti di documenti rilevanti da un corpus ampio, e un LLM, che produce risposte utilizzando le informazioni di quei frammenti. In sostanza, RAG aiuta il modello a “cercare” informazioni esterne per migliorare le sue risposte.

Fine-tuning: Questo è il processo di prendere un LLM pre-addestrato e addestrarlo ulteriormente su un set di dati più piccolo e specifico per adattarlo a un compito particolare o per migliorarne le prestazioni. Tramite il fine-tuning, stiamo regolando i pesi del modello basandoci sui nostri dati, rendendolo più personalizzato alle esigenze uniche della nostra applicazione.

Sia RAG che il fine-tuning rappresentano potenti strumenti per migliorare le prestazioni delle applicazioni basate su LLM, ma si occupano di diversi aspetti del processo di ottimizzazione, ed è cruciale quando si tratta di sceglierne uno sull’altro.

In precedenza, suggerivo spesso alle organizzazioni di sperimentare con RAG prima di immergersi nel fine-tuning. Ciò era basato sulla mia percezione che entrambi gli approcci ottenessero risultati simili ma variano in termini di complessità, costo e qualità. Avevo persino illustrato questo punto con diagrammi come questo:

In questo diagramma, vari fattori come complessità, costo e qualità sono rappresentati lungo una singola dimensione. La conclusione? RAG è più semplice e meno costoso, ma la sua qualità potrebbe non essere all’altezza. Il mio consiglio di solito era: inizia con RAG, valuta le sue prestazioni e se si ritengono insufficienti, passa al fine-tuning.

Tuttavia, la mia prospettiva è cambiata nel frattempo. Credo che sia un’esaustiva semplificazione considerare RAG e il fine-tuning come due tecniche che ottengono lo stesso risultato, dove una è solo più economica e meno complessa dell’altra. Sono fondamentalmente distinti: invece di essere colineari, sono effettivamente ortogonali e soddisfano diverse esigenze di un’applicazione LLM.

Per rendere queste distinzioni ancora più chiare, consideriamo un semplice analogo del mondo reale: Di fronte alla domanda “Dovrei usare un coltello o un cucchiaio per mangiare il mio pasto?”, la contro-domanda più logica è: “E cosa stai mangiando?” Ho fatto questa domanda ad amici e familiari e tutti hanno risposto istintivamente con quella contro-domanda, indicando che non vedono il coltello e il cucchiaio come intercambiabili, o uno come una versione inferiore dell’altro.

Di cosa si tratta?

In questo post del blog, approfondiremo le sottili differenze che distinguono RAG e il fine-tuning su diverse dimensioni che, secondo me, sono cruciali per determinare la tecnica ottimale per un compito specifico. Inoltre, esamineremo alcuni dei casi d’uso più popolari delle applicazioni LLM e utilizzeremo le dimensioni stabilite nella prima parte per identificare quale tecnica potrebbe essere più adatta a ciascun caso d’uso. Nell’ultima parte di questo post del blog, identificheremo ulteriori aspetti che dovrebbero essere presi in considerazione durante la creazione di applicazioni LLM. Ognuno di essi potrebbe meritare il proprio post del blog, quindi possiamo solo accennare brevemente ad essi in questo post.

 

Perché dovresti preoccuparti?

 

Scegliere la giusta tecnica per adattare grandi modelli di linguaggio può avere un grande impatto sul successo delle tue applicazioni di NLP. Se si sceglie l’approccio sbagliato si può ottenere:

  • Una scarsa performance del modello per il tuo specifico compito, che si traduce in output inaccurati.
  • Costi di calcolo aumentati per la formazione e l’infierenza del modello se la tecnica non è ottimizzata per il tuo caso d’uso.
  • Tempo aggiuntivo di sviluppo e iterazione se hai bisogno di passare a una tecnica diversa in seguito.
  • Ritardi nel deploy della tua applicazione e nel metterla a disposizione degli utenti.
  • Una mancanza di interpretabilità del modello se si sceglie un approccio di adattamento eccessivamente complesso.
  • Difficoltà nel deploy del modello in produzione a causa di vincoli di dimensione o di computazione.

Le sfumature tra RAG e fine-tuning riguardano l’architettura del modello, i requisiti dei dati, la complessità computazionale e altro ancora. Tralasciare questi dettagli può far deviare il tuo progetto dalla sua tempistica e budget.

Questo post del blog ha lo scopo di prevenire sprechi di sforzi mettendo chiaramente quando ogni tecnica è vantaggiosa. Con queste informazioni, puoi iniziare con la giusta tecnica di adattamento fin dal primo giorno. Il confronto dettagliato ti fornirà gli strumenti per fare la scelta tecnologica ottimale per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali e di intelligenza artificiale. Questa guida alla selezione dello strumento giusto per il lavoro preparerà il tuo progetto al successo.

Quindi, immergiamoci!

 

Considerazioni chiave per aumentare le performance

 

Prima di scegliere tra RAG e Fine-tuning, dovremmo valutare i requisiti del nostro progetto LLM su alcune dimensioni e farci alcune domande.

 

Il nostro caso d’uso richiede accesso a fonti di dati esterne?

 

Quando scegli tra il fine-tuning di un LLM o l’utilizzo di RAG, una considerazione importante è se l’applicazione richiede accesso a fonti di dati esterne. Se la risposta è sì, RAG è probabilmente la miglior opzione.

I sistemi RAG sono, per definizione, progettati per aumentare le capacità di un LLM recuperando informazioni rilevanti da fonti di conoscenza prima di generare una risposta. Questa tecnica è particolarmente adatta per applicazioni che devono interrogare database, documenti o altri repository di dati strutturati/non strutturati. I componenti di recupero e generazione possono essere ottimizzati per sfruttare queste fonti esterne.

In contrasto, sebbene sia possibile fare il fine-tuning di un LLM per imparare certe conoscenze esterne, ciò richiede un grande numero di coppie domanda-risposta etichettate provenienti dal dominio di destinazione. Questo dataset deve essere aggiornato man mano che i dati sottostanti cambiano, rendendolo impraticabile per le fonti di dati che cambiano frequentemente. Il processo di fine-tuning inoltre non modella esplicitamente le fasi di recupero e ragionamento coinvolti nell’interrogazione delle conoscenze esterne.

Quindi, riassumendo, se la nostra applicazione ha bisogno di sfruttare fonti di dati esterne, utilizzare un sistema RAG sarà probabilmente più efficace e scalabile rispetto al tentativo di “incorporare” le conoscenze necessarie attraverso il solo fine-tuning.

 

Abbiamo bisogno di modificare il comportamento del modello, il suo stile di scrittura o la conoscenza specifica del dominio?

 

Un altro aspetto molto importante da considerare è quanto abbiamo bisogno che il modello adatti il suo comportamento, il suo stile di scrittura o personalizzi le sue risposte per applicazioni specifiche del dominio.

Il fine-tuning eccelle nella sua capacità di adattare il comportamento di un LLM a particolari sfumature, toni o terminologie. Se vogliamo che il modello suoni più come un professionista medico, scriva in stile poetico o utilizzi il gergo di una specifica industria, il fine-tuning su dati specifici del dominio ci consente di ottenere queste personalizzazioni. Questa capacità di influenzare il comportamento del modello è essenziale per applicazioni in cui l’allineamento con uno stile particolare o l’expertise di un dominio sono fondamentali.

RAG, sebbene potente nell’incorporare conoscenze esterne, si concentra principalmente sul recupero delle informazioni e non adatta in modo intrinseco il suo stile linguistico o la sua specificità di dominio in base alle informazioni recuperate. Estrae contenuti rilevanti dalle fonti di dati esterne ma potrebbe non mostrare le sfumature personalizzate o l’expertise di dominio che un modello fine-tunato può offrire.

Quindi, se la nostra applicazione richiede stili di scrittura specializzati o un profondo allineamento con un linguaggio specifico del dominio e le relative convenzioni, il fine-tuning offre una strada più diretta per raggiungere tale allineamento. Offre la profondità e la personalizzazione necessarie per suscitare un genuino riscontro in un pubblico o un’area di expertise specifica, garantendo che i contenuti generati siano autentici e ben informati.

 

Riassunto rapido

 

Questi due aspetti sono di gran lunga i più importanti da considerare quando si decide quale metodo utilizzare per migliorare le prestazioni dell’applicazione LLM. Curiosamente, sono, secondo me, ortogonali e possono essere utilizzati in modo indipendente (e anche combinati).

  

Tuttavia, prima di approfondire i casi d’uso, ci sono alcuni altri aspetti chiave che dovremmo considerare prima di scegliere un metodo:

 

Quanto è cruciale opprimere le allucinazioni?

 

Uno svantaggio dei LLM è la loro tendenza ad allucinare, inventando fatti o dettagli che non hanno basi nella realtà. Questo può essere estremamente problematico nelle applicazioni in cui l’accuratezza e la veridicità sono cruciali.

La messa a punto può contribuire a ridurre le allucinazioni in qualche misura ancorando il modello ai dati di addestramento di un dominio specifico. Tuttavia, il modello potrebbe comunque inventare risposte quando si trova di fronte a input sconosciuti. È necessario eseguire un ritraining su nuovi dati per ridurre continuamente le falsità inventate.

Al contrario, i sistemi RAG sono intrinsecamente meno inclini all’allucinazione perché ancorano ogni risposta in prove recuperate. Il retriever identifica fatti rilevanti dalla fonte di conoscenza esterna prima che il generatore costruisca la risposta. Questo passaggio di recupero funge da meccanismo di controllo dei fatti, riducendo la capacità del modello di confabulare. Il generatore è tenuto a sintetizzare una risposta supportata dal contesto recuperato.

Quindi, nelle applicazioni in cui sopprimere falsità e fabbricazioni immaginative è vitale, i sistemi RAG forniscono meccanismi incorporati per ridurre le allucinazioni. Il recupero di prove di supporto prima della generazione della risposta conferisce a RAG un vantaggio nel garantire output accurati dal punto di vista fattuale e veritieri.

 

Quanto dati di addestramento etichettati sono disponibili?

 

Quando si decide tra RAG e messa a punto, un fattore cruciale da considerare è il volume di dati di addestramento etichettati specifici del dominio o del compito a nostra disposizione.

La messa a punto di un LLM per adattarsi a compiti o domini specifici dipende molto dalla qualità e quantità dei dati etichettati disponibili. Un dataset ricco può aiutare il modello a comprendere in profondità le sfumature, le complessità e i modelli unici di un particolare dominio, consentendogli di generare risposte più accurate e contestualmente pertinenti. Tuttavia, se lavoriamo con un dataset limitato, i miglioramenti derivanti dalla messa a punto potrebbero essere marginali. In alcuni casi, un dataset scarsamente rappresentativo potrebbe addirittura portare all’overfitting, in cui il modello si comporta bene sui dati di addestramento ma fatica con input inaspettati o del mondo reale.

Al contrario, i sistemi RAG sono indipendenti dai dati di addestramento perché sfruttano fonti di conoscenza esterne per recuperare informazioni rilevanti. Anche se non abbiamo un dataset etichettato estensivo, un sistema RAG può comunque svolgere competentemente accedendo e incorporando intuizioni dalle sue fonti di dati esterne. La combinazione di recupero e generazione garantisce che il sistema rimanga informato, anche quando i dati di addestramento specifici del dominio sono scarsi.

In sostanza, se abbiamo una grande quantità di dati etichettati che catturano le sfumature del dominio, la messa a punto può offrire un comportamento del modello più personalizzato e raffinato. Ma nei casi in cui questi dati sono limitati, un sistema RAG offre un’alternativa robusta, garantendo che l’applicazione rimanga basata sui dati e consapevole del contesto attraverso le sue capacità di recupero.

 

Quanto statico/dinamico sono i dati?

 

Un altro aspetto fondamentale da considerare nella scelta tra RAG e messa a punto è la natura dinamica dei nostri dati. Con quale frequenza vengono aggiornati i dati e quanto è importante che il modello rimanga aggiornato?

La messa a punto di un LLM su un dataset specifico significa che le conoscenze del modello diventano uno snapshot statico di quei dati al momento dell’addestramento. Se i dati vengono aggiornati, modificati o espansi frequentemente, ciò può rapidamente rendere obsoleto il modello. Per mantenere il LLM aggiornato in ambienti così dinamici, dovremmo addestrarlo frequentemente, un processo che può richiedere tempo e risorse. Inoltre, ogni iterazione richiede un monitoraggio attento per garantire che il modello aggiornato funzioni ancora bene in scenari differenti e non abbia sviluppato nuovi bias o lacune nell’interpretazione.

Al contrario, i sistemi RAG hanno un vantaggio intrinseco in ambienti con dati dinamici. Il loro meccanismo di recupero interroga costantemente fonti esterne, assicurandosi che le informazioni che raccoglie per generare risposte siano aggiornate. Man mano che le basi di conoscenza o i database esterni si aggiornano, il sistema RAG integra queste modifiche in modo fluido, mantenendo la sua pertinenza senza la necessità di addestrare frequentemente il modello.

In sintesi, se ci troviamo di fronte a un paesaggio dati in rapida evoluzione, RAG offre un’agilità difficile da eguagliare con il tradizionale finetuning. Rimanendo sempre connesso ai dati più recenti, RAG garantisce che le risposte generate siano in linea con lo stato attuale delle informazioni, rendendolo una scelta ideale per scenari di dati dinamici.

Quanto trasparente/interpretabile deve essere la nostra app LLM?

L’ultimo aspetto da considerare è il grado di approfondimento che abbiamo bisogno di avere sul processo decisionale del modello.

Il finetuning di un LLM, sebbene estremamente potente, funziona come una scatola nera, rendendo più opachi i ragionamenti dietro le sue risposte. Man mano che il modello interiorizza le informazioni dall’insieme di dati, diventa difficile discernere la fonte esatta o il ragionamento dietro ogni risposta. Ciò può rendere difficile per sviluppatori o utenti fidarsi delle risposte del modello, specialmente in applicazioni critiche in cui è essenziale capire il “perché” di una risposta.

I sistemi RAG, d’altra parte, offrono un livello di trasparenza che di solito non si trova nei modelli unicamente finetuned. Grazie alla natura a due fasi di RAG – recupero e generazione – gli utenti possono sbirciare nel processo. Il componente di recupero consente di ispezionare quali documenti esterni o punti di dati vengono selezionati come rilevanti. Questo fornisce una prova o un riferimento tangibile che può essere valutato per comprendere la base su cui viene costruita una risposta. La capacità di risalire a fonti di dati specifiche può essere preziosa in applicazioni che richiedono un elevato grado di responsabilità o quando è necessario convalidare l’accuratezza del contenuto generato.

In sostanza, se la trasparenza e la capacità di interpretare le fondamenta delle risposte di un modello sono priorità, RAG offre un chiaro vantaggio. Scomponendo la generazione delle risposte in fasi distinte e consentendo una visione approfondita del suo recupero dati, RAG favorisce una maggiore fiducia e comprensione nei suoi risultati.

Riassunto

La scelta tra RAG e finetuning diventa più intuitiva considerando queste dimensioni. Se abbiamo più bisogno di accedere a conoscenze esterne e valorizzare la trasparenza, RAG è la nostra scelta principale. D’altra parte, se lavoriamo con dati etichettati stabili e vogliamo adattare il modello più strettamente a esigenze specifiche, il finetuning è la scelta migliore.

Nella sezione seguente, vedremo come valutare i casi d’uso popolari di LLM in base a questi criteri.

Casi d’uso

Analizziamo alcuni casi d’uso popolari e come il framework sopra può essere utilizzato per scegliere il metodo corretto:

Riassunto (in un dominio specializzato e/o uno stile specifico)

1. È richiesta una conoscenza esterna? Per il compito di riassumere nello stile dei riassunti precedenti, la fonte primaria di dati sarebbero i riassunti precedenti stessi. Se questi riassunti sono contenuti entro un insieme di dati statico, c’è poco bisogno di un continuo recupero di dati esterni. Tuttavia, se c’è un database dinamico di riassunti che viene aggiornato frequentemente e l’obiettivo è allineare continuamente lo stile con le ultime voci, RAG potrebbe essere utile in questo caso.

2. È richiesta un’adattamento del modello? Il nucleo di questo caso d’uso ruota attorno all’adattamento a un dominio specializzato o a uno stile di scrittura specifico. Il finetuning è particolarmente abile nel catturare sfumature stilistiche, variazioni tonali e vocabolari specifici del dominio, rendendolo una scelta ottimale per questa dimensione.

3. È fondamentale minimizzare le allucinazioni? Le allucinazioni sono problematiche nella maggior parte delle applicazioni LLM, compreso il riassunto. Tuttavia, in questo caso d’uso, il testo da riassumere viene tipicamente fornito come contesto. Ciò riduce la preoccupazione per le allucinazioni rispetto ad altri casi d’uso. Il testo di origine vincola il modello, riducendo le creazioni immaginative. Quindi, sebbene l’accuratezza fattuale sia sempre desiderabile, sopprimere le allucinazioni è una priorità inferiore per il riassunto dato il contesto di riferimento.

4. Sono disponibili dati di addestramento? Se c’è una collezione sostanziale di riassunti precedenti che sono etichettati o strutturati in modo che il modello possa apprendere da loro, il finetuning diventa un’opzione molto interessante. D’altra parte, se l’insieme di dati è limitato e ci appoggiamo a database esterni per l’allineamento stilistico, RAG potrebbe svolgere un ruolo, anche se la sua forza principale non è l’adattamento dello stile.

5. Quanto dinamici sono i dati? Se il database dei precedenti riassunti è statico o si aggiorna raramente, le conoscenze del modello adattato tenderanno probabilmente a rimanere rilevanti per un periodo più lungo. Tuttavia, se i riassunti si aggiornano frequentemente e c’è la necessità per il modello di allinearsi continuamente ai più recenti cambiamenti stilistici, RAG potrebbe avere un vantaggio grazie alle sue capacità di recupero dei dati dinamici.

6. È richiesta trasparenza/interpretazione? L’obiettivo principale qui è l’allineamento stilistico, quindi il “perché” di uno stile di riassunto particolare potrebbe essere meno critico rispetto ad altri casi d’uso. Detto ciò, se c’è la necessità di risalire e comprendere quali precedenti riassunti hanno influenzato un determinato output, RAG offre una maggiore trasparenza. Tuttavia, potrebbe essere una preoccupazione secondaria per questo caso d’uso.

Raccomandazione: Per questo caso d’uso sembra essere la scelta più appropriata il raffinamento. L’obiettivo principale è l’allineamento stilistico, un aspetto in cui il raffinamento brilla. Presumendo che ci sia una quantità decente di precedenti riassunti disponibili per il training, il raffinamento di un LLM consentirebbe un’adattamento approfondito allo stile desiderato, catturando le sfumature e le complessità del settore. Tuttavia, se il database dei riassunti è estremamente dinamico e c’è valore nel risalire alle influenze, potrebbe essere interessante considerare un approccio ibrido o orientato verso RAG.

Sistema di domanda/risposta sulla conoscenza organizzativa (ad esempio, dati esterni)

1. È richiesta conoscenza esterna? Un sistema di domanda/risposta basato sulla conoscenza organizzativa richiede in modo intrinseco l’accesso a dati esterni, in questo caso, i database interni dell’organizzazione e gli archivi documentali. L’efficacia del sistema dipende dalla sua capacità di attingere e recuperare informazioni rilevanti da queste fonti per rispondere alle richieste. In base a questo, RAG si distingue come la scelta più adatta per questa dimensione, poiché è progettato per potenziare le capacità del LLM recuperando dati pertinenti dalle fonti di conoscenza.

2. È richiesta l’adattabilità del modello? A seconda dell’organizzazione e del suo settore, potrebbe essere necessario che il modello si allinei a specifiche terminologie, toni o convenzioni. Mentre RAG si concentra principalmente sulla ricerca delle informazioni, il raffinamento può aiutare il LLM ad adattare le sue risposte al vernacolo interno dell’azienda o alle sfumature del suo ambito. Pertanto, per questa dimensione, a seconda dei requisiti specifici, il raffinamento potrebbe avere un ruolo.

3. È fondamentale ridurre al minimo le allucinazioni? Le allucinazioni sono una preoccupazione principale in questo caso d’uso, a causa del limite di conoscenza dei LLM. Se il modello non è in grado di rispondere a una domanda basandosi sui dati su cui è stato addestrato, molto probabilmente inventerà (parzialmente o completamente) una risposta plausibile ma errata.

4. Sono disponibili dati di addestramento? Se l’organizzazione dispone di un dataset strutturato e etichettato di domande precedentemente risposte, questo può rafforzare l’approccio di raffinamento. Tuttavia, non tutti i database interni sono etichettati o strutturati per scopi di addestramento. Nei casi in cui i dati non sono ordinatamente etichettati o quando l’attenzione principale è rivolta al recupero di risposte accurate e pertinenti, la capacità di RAG di attingere alle fonti di dati esterne senza la necessità di un vasto dataset etichettato lo rende un’opzione allettante.

5. Quanto dinamici sono i dati? I database interni e gli archivi documentali nelle organizzazioni possono essere molto dinamici, con frequenti aggiornamenti, modifiche o aggiunte. Se questa dinamicità caratterizza la base di conoscenza dell’organizzazione, RAG offre un vantaggio distinto. Interroga continuamente le fonti esterne, assicurandosi che le sue risposte siano basate sui dati più recenti disponibili. Il raffinamento richiederebbe un addestramento regolare per tenere il passo con tali cambiamenti, il che potrebbe essere impraticabile.

6. È richiesta trasparenza/interpretazione? Per le applicazioni interne, specialmente nei settori finanziario, sanitario o legale, comprendere il ragionamento o la fonte dietro una risposta può essere fondamentale. Poiché RAG fornisce un processo in due fasi di recupero e generazione, offre inherentemente una visione più chiara dei documenti o dei punti dati che hanno influenzato una risposta specifica. Questa tracciabilità può essere preziosa per gli attori interni che potrebbero essere tenuti a convalidare o approfondire ulteriormente le fonti di determinate risposte.

Raccomandazione: Per questo caso d’uso sembra essere la scelta più appropriata un sistema RAG. Considerate la necessità di accesso dinamico ai database interni in evoluzione dell’organizzazione e la potenziale richiesta di trasparenza nel processo di risposta, RAG offre capacità che si allineano bene a queste esigenze. Tuttavia, se c’è un’enfasi significativa sulla personalizzazione dello stile linguistico del modello o sull’adattamento alle sfumature specifiche del dominio, potrebbe essere presa in considerazione l’incorporazione di elementi di raffinamento.

Automazione del supporto clienti (ad esempio, chatbot automatizzati o soluzioni di assistenza clienti che forniscono risposte istantanee alle richieste dei clienti)

1. È richiesta conoscenza esterna? Il supporto clienti richiede spesso l’accesso a dati esterni, specialmente quando si tratta di dettagli dei prodotti, informazioni specifiche dell’account o database di risoluzione dei problemi. Mentre molte domande possono essere affrontate con conoscenze generali, alcune potrebbero richiedere l’estrazione di dati dai database dell’azienda o dalle FAQ dei prodotti. In questo caso, la capacità di RAG di recuperare informazioni pertinenti da fonti esterne sarebbe vantaggiosa. Tuttavia, vale la pena notare che molte interazioni di supporto clienti si basano anche su script predefiniti o conoscenze, che possono essere affrontati in modo efficace con un modello affinato.

2. È richiesta l’adattamento del modello? Le interazioni con i clienti richiedono un certo tono, cortesia e chiarezza e potrebbero richiedere anche terminologie specifiche dell’azienda. L’affinamento è particolarmente utile per garantire che LLM si adatti alla voce, al branding e alle terminologie specifiche dell’azienda, garantendo un’esperienza coerente e allineata al marchio per i clienti.

3. È fondamentale ridurre al minimo le allucinazioni? Per i chatbot di supporto clienti, evitare informazioni false è essenziale per mantenere la fiducia degli utenti. L’affinamento da solo rende i modelli suscettibili alle allucinazioni quando si confrontano con query sconosciute. Al contrario, i sistemi RAG sopprimono le falsità ancorandole a prove recuperate. Questa dipendenza da fatti provenienti da fonti garantisce ai chatbot RAG di ridurre al minimo le informazioni false dannose e fornire agli utenti informazioni affidabili dove l’accuratezza è vitale.

4. Dati di addestramento disponibili? Se un’azienda ha una storia di interazioni con i clienti, questi dati possono essere preziosi per l’affinamento. Un ricco set di dati di precedenti domande dei clienti e delle loro soluzioni può essere utilizzato per addestrare il modello a gestire interazioni simili in futuro. Se tali dati sono limitati, RAG può fornire un fallback recuperando risposte da fonti esterne come la documentazione del prodotto.

5. Quanto dinamici sono i dati? Il supporto clienti potrebbe dover affrontare domande su nuovi prodotti, politiche aggiornate o modifiche alle condizioni di servizio. In scenari in cui la linea di prodotti, le versioni del software o le politiche aziendali vengono aggiornate frequentemente, la capacità di RAG di estrarre dinamicamente dai documenti o dai database più recenti è vantaggiosa. D’altra parte, per domini di conoscenza più statici, l’affinamento può essere sufficiente.

6. È richiesta trasparenza/interpretabilità? Sebbene la trasparenza sia essenziale in alcuni settori, nel supporto clienti l’attenzione principale è rivolta a risposte accurate, rapide e cortesi. Tuttavia, per il monitoraggio interno, l’assicurazione della qualità o per la risoluzione delle dispute con i clienti, avere tracciabilità riguardo alla fonte di una risposta potrebbe essere benefico. In tali casi, il meccanismo di recupero di RAG offre un ulteriore livello di trasparenza.

Raccomandazione: Per l’automazione del supporto clienti, un approccio ibrido potrebbe essere ottimale. L’affinamento può garantire che il chatbot si allinei al branding, al tono e alle conoscenze generali dell’azienda, gestendo la maggior parte delle tipiche domande dei clienti. RAG può quindi fungere da sistema complementare, intervenendo per richieste più dinamiche o specifiche, garantendo che il chatbot possa attingere dagli ultimi documenti o database aziendali e quindi riducendo al minimo le allucinazioni. Integrando entrambi gli approcci, le aziende possono fornire un’esperienza di supporto clienti completa, tempestiva e coerente con il marchio.

Aspetti aggiuntivi da considerare

Come accennato in precedenza, ci sono altri fattori che dovrebbero essere presi in considerazione quando si decide tra RAG e affinamento (o entrambi). Non possiamo analizzarli in modo approfondito, poiché sono tutti complessi e non hanno risposte chiare come alcuni degli aspetti sopra menzionati (ad esempio, se non ci sono dati di addestramento, l’affinamento non è semplicemente possibile). Ma ciò non significa che dovremmo trascurarli:

Scalabilità

Misurando il modo in cui si sviluppa un’organizzazione e le sue esigenze evolvono, quanto scalabili sono i metodi in questione? I sistemi RAG, dato il loro carattere modulare, potrebbero offrire una scalabilità più semplice, soprattutto se la base di conoscenza cresce. D’altra parte, affinare frequentemente un modello per soddisfare set di dati in espansione può richiedere molti calcoli.

Latenza e requisiti in tempo reale

 

Se l’applicazione richiede risposte in tempo reale o quasi in tempo reale, considerare la latenza introdotta da ciascun metodo. I sistemi RAG, che coinvolgono il recupero dei dati prima di generare una risposta, potrebbero introdurre più latenza rispetto a un LLM finetuned che genera risposte basate sulla conoscenza internalizzata.

 

Manutenzione e Supporto

 

Pensate a lungo termine. Quale sistema si allinea meglio con la capacità dell’organizzazione di fornire una manutenzione e un supporto costante? RAG potrebbe richiedere la manutenzione del database e del meccanismo di recupero, mentre il finetuning richiederebbe sforzi di addestramento costante, specialmente se i dati o i requisiti cambiano.

 

Robustezza e Affidabilità

 

Quanto è robusto ciascun metodo rispetto a diversi tipi di input? Mentre i sistemi RAG possono attingere da fonti di conoscenza esterne e potrebbero gestire una vasta gamma di domande, un modello ben finetuned potrebbe offrire una maggiore coerenza in determinati settori.

 

Preoccupazioni Etiche e sulla Privacy

 

Archiviare e recuperare da database esterni potrebbe comportare preoccupazioni sulla privacy, specialmente se i dati sono sensibili. D’altro canto, un modello finetuned, pur non interrogando database in tempo reale, potrebbe comunque produrre output basati sui suoi dati di addestramento, il che potrebbe avere implicazioni etiche proprie.

 

Integrazione con Sistemi Esistenti

 

Le organizzazioni potrebbero già avere una certa infrastruttura in atto. La compatibilità di RAG o del finetuning con i sistemi esistenti, che siano database, infrastrutture cloud o interfacce utente, può influire sulla scelta.

 

Esperienza Utente

 

Considerate gli utenti finali e le loro esigenze. Se richiedono risposte dettagliate supportate da riferimenti, RAG potrebbe essere preferibile. Se danno valore alla velocità e all’esperienza nell’ambito specifico, un modello finetuned potrebbe essere più adatto.

 

Costi

 

Il finetuning può diventare costoso, specialmente per modelli molto grandi. Ma nei mesi scorsi i costi sono diminuiti significativamente grazie a tecniche efficienti come QLoRA. L’installazione di RAG può essere un investimento iniziale consistente, che copre l’integrazione, l’accesso al database e forse anche le tariffe di licenza, ma poi c’è anche la manutenzione regolare di quella base di conoscenza esterna da considerare.

 

Complessità

 

Il finetuning può diventare complesso rapidamente. Mentre molti fornitori offrono ora finetuning con un solo clic in cui dobbiamo solo fornire i dati di addestramento, tenere traccia delle versioni del modello e garantire che i nuovi modelli continuino a funzionare bene in generale è una sfida. D’altra parte, anche RAG può diventare complesso rapidamente. Ci sono l’installazione di componenti multipli, assicurarsi che il database sia sempre aggiornato e garantire che i pezzi – come il recupero e la generazione – si adattino perfettamente.

 

Conclusioni

 

Come abbiamo esplorato, scegliere tra RAG e finetuning richiede una valutazione dettagliata delle esigenze e delle priorità di un’applicazione LLM. Non esiste una soluzione universale; il successo risiede nell’allineare il metodo di ottimizzazione con i requisiti specifici del compito. Valutando criteri chiave – la necessità di dati esterni, l’adattamento del comportamento del modello, la disponibilità dei dati di addestramento, la dinamica dei dati, la trasparenza dei risultati e altro ancora – le organizzazioni possono prendere una decisione informata sul miglior percorso da seguire. In alcuni casi, un approccio ibrido che sfrutta sia RAG che finetuning potrebbe essere ottimale.

La chiave sta nell’evitare di assumere che un metodo sia universalmente superiore. Come qualsiasi strumento, la loro idoneità dipende dal compito da svolgere. La mancata corrispondenza tra approccio e obiettivi può ostacolare il progresso, mentre il metodo giusto lo accelera. Mentre un’organizzazione valuta le opzioni per potenziare le applicazioni LLM, deve resistere alla semplificazione e non considerare RAG e finetuning intercambiabili, ma scegliere lo strumento che permette al modello di realizzare le sue capacità allineate alle esigenze della casistica. Le possibilità che questi metodi sbloccano sono sorprendenti, ma la possibilità da sola non è sufficiente – l’esecuzione è tutto. Gli strumenti sono qui – ora mettiamoli a lavorare.

  Heiko Hotz è il Fondatore di NLP London, una consulenza di intelligenza artificiale che aiuta le organizzazioni a implementare l’elaborazione del linguaggio naturale e l’IA conversazionale. Con oltre 15 anni di esperienza nel settore tecnologico, Heiko è un esperto nell’utilizzo di IA e apprendimento automatico per risolvere complessi problemi aziendali.

 Originale. Ripostato con permesso. 

[Heiko Hotz](https://www.linkedin.com/in/heikohotz/) è il Fondatore di NLP London, una consulenza di intelligenza artificiale che aiuta le organizzazioni a implementare l’elaborazione del linguaggio naturale e l’IA conversazionale. Con oltre 15 anni di esperienza nell’industria tecnologica, Heiko è un esperto nell’utilizzo di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per risolvere complessi problemi aziendali.