Il tuo modello di IA ha mai fornito una risposta sicura che i tuoi utenti hanno definito obsoleta? Questo è il tipo di esperienza che finisce con il tuo team che mette in discussione ogni sua risposta.
Sembra l'incubo di ogni sviluppatore e appassionato di IA, vero?
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) funzionano con dati di addestramento, ma con l'invecchiamento dei dati si insinuano delle imprecisioni. Poiché il riqualificazione costa milioni, l'ottimizzazione è la scelta più intelligente.
Il recupero, la generazione aumentata (RAG) e la messa a punto sono i migliori framework per aumentare la precisione. Tuttavia, date le differenze tra ciascun approccio, sono ideali per applicazioni diverse. Il framework giusto è la chiave per migliorare efficacemente il tuo LLM.
Ma qual è la scelta giusta per te?
Questo articolo affronta il dilemma della guida RAG vs. messa a punto. Che tu stia lavorando con dati specifici di un dominio o cercando di costruire soluzioni di recupero dati di alta qualità, qui troverai le risposte!
⏰60 secondi di riepilogo/riassunto
- Migliorare le prestazioni dei LLM e dei modelli di IA è una parte chiave di ogni funzione aziendale e di sviluppo. Sebbene RAG e la messa a punto siano approcci popolari, è importante comprenderne le sfumature e l'impatto
- Il RAG fornisce ai LLM un recupero dati esterno in tempo reale, riducendo i costi di riqualificazione
- La messa a punto ottimizza i LLM attraverso l'addestramento su set di dati specializzati, migliorando la precisione per attività specifiche del settore
- RAG è la soluzione migliore per ambienti di dati in rapida evoluzione come finanza, aggiornamenti legali e supporto clienti
- La messa a punto è ideale per IA specifiche del marchio, settori con requisiti di conformità elevati e analisi del sentiment
- ClickUp Brain combina entrambi, utilizzando RAG per approfondimenti contestuali e la messa a punto per l'automazione su misura e la generazione di contenuti
- Gli strumenti basati sull'IA di ClickUp potenziano il recupero delle conoscenze, l'automazione del flusso di lavoro e il project management per la massima efficienza
Che cos'è la generazione aumentata dal recupero (RAG)?
Dovresti esaminare i report e i sondaggi più recenti che il tuo LLM non ha utilizzato? È qui che ti serve il RAG. Per capire meglio, esaminiamo le basi di questo approccio.
Definizione di RAG
RAG è un framework di IA che prevede il recupero di informazioni aggiuntive per il tuo LLM per migliorare la precisione della risposta. Prima di generare la risposta LLM, estrae i dati più rilevanti da fonti esterne, come fonti di conoscenza o database.
Pensalo come l'assistente di ricerca all'interno del modello LLM o IA generativa.
👀 Lo sapevi? I LLM, in particolare i generatori di testo, possono avere allucinazioni generando informazioni false ma plausibili. Tutto a causa di lacune nei dati di addestramento.
Vantaggi chiave di RAG
Probabilmente ormai è chiaro. RAG è un ulteriore livello di IA connessa di cui il tuo processo aziendale ha bisogno. Per mettere in luce il suo potenziale, ecco i vantaggi che offre:
- Riduzione dei costi di formazione: Elimina la necessità di frequenti riqualificazioni del modello grazie al recupero dinamico delle informazioni. Ciò porta a un'implementazione dell'IA più conveniente, soprattutto per i domini con dati in rapida evoluzione
- Scalabilità: espande le conoscenze dell'LLM senza aumentare le dimensioni del sistema primario. Aiutano le aziende a scalare, gestire grandi set di dati ed eseguire più query senza costi di elaborazione elevati
- Aggiornamenti in tempo reale: riflettono le informazioni più recenti in ogni risposta e mantengono il modello pertinente. Dare priorità alla precisione attraverso aggiornamenti in tempo reale è fondamentale in molte operazioni, tra cui analisi finanziarie, assistenza sanitaria e audit di conformità
📮 ClickUp Insight: La metà dei nostri intervistati ha difficoltà ad adottare l'IA; il 23% non sa proprio da dove cominciare, mentre il 27% ha bisogno di più formazione per fare qualcosa di avanzato.
ClickUp risolve questo problema con una familiare interfaccia per chattare che sembra proprio quella per mandare messaggi di testo. I team possono iniziare subito con semplici domande e richieste, per poi scoprire naturalmente funzionalità/funzioni di automazione e flussi di lavoro più potenti man mano che procedono, senza la curva di apprendimento intimidatoria che frena così tante persone.
Casi d'uso RAG
Ti chiedi dove eccelle RAG? Considera questi casi d'uso chiave:
Chatbot e supporto clienti
Le query dei clienti spesso richiedono risposte aggiornate e contestualizzate. RAG potenzia le capacità dei chatbot recuperando gli ultimi articoli di supporto, le politiche e i passaggi per la risoluzione dei problemi.
Ciò consente un'assistenza più accurata e in tempo reale senza un'ampia formazione preliminare.
Recupero dinamico dei documenti
RAG ottimizza la ricerca dei documenti estraendo le sezioni più rilevanti da vasti repository. Invece di riepiloghi generici, i LLM possono fornire risposte precise da manuali aggiornati, documenti di ricerca o documenti legali.
L'adozione di LLM basati su RAG rende il recupero delle informazioni più rapido e preciso.
🧠 Curiosità: Meta, proprietaria di Facebook, Instagram, Threads e WhatsApp, ha introdotto RAG nello sviluppo di LLM nel 2020.
Che cos'è la messa a punto?
Da fare.
Definizione di messa a punto
La messa a punto comporta l'addestramento di un modello linguistico pre-addestrato. Sì, molto addestramento, che può essere spiegato tramite punti e focus.
🧠 Da fare: Nell'addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i "pesi" sono i parametri regolabili all'interno della rete neurale che determinano la forza delle connessioni tra i neuroni, essenzialmente memorizzando le informazioni apprese; il processo di addestramento ottimizza questi pesi per ridurre al minimo gli errori di previsione.
il termine "messa a fuoco", invece, comprende diversi aspetti: implica un'attenta cura dei dati per garantirne la qualità e la pertinenza, l'utilizzo di meccanismi di attenzione per dare priorità ai segmenti di input rilevanti e la messa a punto mirata per specializzare il modello per attività specifiche.
Attraverso set di dati specializzati, la messa a punto consente ai modelli di IA di restringere l'esecuzione di attività specifiche del settore. Regolando i pesi e il focus del modello, il tuo LLM acquisisce maggiore comprensione contestuale e precisione.
Pensa alla messa a punto che serve al tuo LLM per parlare la lingua del tuo settore. Esaminiamo dove questa strategia di IA entra nel processo di risposta prompt:
Vantaggi della messa a punto
Le tecniche di messa a punto sono solo modifiche dell'IA. È più come essere in grado di ingrandire dettagli predefiniti. Ecco i vantaggi che ne derivano:
- *ottimizzazione specifica per attività: set di dati specializzati affinano le risposte LLM per attività specifiche. Vuoi aiutare gli utenti a evitare il mal di testa dei prompt complessi? La messa a punto aiuta gli sviluppatori a ottenere soluzioni IA su misura
- Maggiore precisione per applicazioni di nicchia: la conoscenza del dominio riduce gli errori e migliora la precisione di ogni risposta. La messa a punto aumenta anche l'affidabilità di un LLM, consentendo alle aziende di rilassarsi sulla microgestione e la supervisione manuale
- *personalizzazione per conformità e voce del marchio: la messa a punto insegna ai LLM i termini, lo stile e le normative aziendali. Ciò mantiene una voce del marchio coerente e una conformità specifica del settore
➡️ Leggi anche: Tecniche di IA: Padroneggiare l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e la PNL
Casi di utilizzo della messa a punto
Il processo di messa a punto consente di usufruire di un'efficienza mirata. Ecco dove eccelle:
Sistemi di controllo qualità specifici per settore
Settori come quello legale, sanitario e finanziario si affidano a risposte precise e specifiche per settore dell'IA. La messa a punto fornisce ai LLM conoscenze specialistiche, garantendo risposte accurate alle domande (QA).
Un assistente legale basato sull'IA, ad esempio, può interpretare i contratti in modo più preciso, mentre un chatbot medico può fornire una guida basata sui sintomi utilizzando set di dati affidabili.
Analisi del sentiment e flussi di lavoro personalizzati
Le aziende utilizzano un modello ottimizzato per monitorare i marchi, analizzare il feedback dei clienti e automatizzare i flussi di lavoro su misura per esigenze operative uniche. Uno strumento basato sull'IA è in grado di rilevare le sfumature di sentiment nelle recensioni dei prodotti, aiutando le aziende a perfezionare le loro offerte.
Nell'HR, la combinazione della messa a punto con l'elaborazione del linguaggio naturale aiuta l'IA ad analizzare i sondaggi dei dipendenti e a segnalare le preoccupazioni sul posto di lavoro con una maggiore consapevolezza contestuale.
💡 Consiglio dell'esperto: la messa a punto potrebbe comportare l'aggiunta di dati più diversificati per rimuovere potenziali distorsioni. Non è esattamente specifica per un dominio, ma è comunque un'applicazione cruciale.
Confronto: RAG vs. messa a punto
Non si può negare che entrambe le strategie di IA mirino a migliorare le prestazioni.
Ma la scelta sembra ancora piuttosto complicata, giusto? Ecco una panoramica della messa a punto rispetto al RAG per aiutarti a prendere la decisione giusta per i tuoi investimenti LLM.
| Aspetto | RAG (Retrieval-augmented generation) | Messa a punto |
| Definizione | Consente a LLM di recuperare dati rilevanti in tempo reale da fonti esterne con il suo sistema dedicato | Allena un modello pre-addestrato con set di dati specializzati per attività specifiche del dominio |
| Prestazioni e precisione | Ottimo per il recupero dei dati in tempo reale, ma la precisione dipende dalla qualità dei dati esterni | Migliora la precisione contestuale e le risposte specifiche per attività |
| Requisiti di costi e risorse | Un approccio iniziale più economico si concentra sull'accesso ai dati in tempo reale | Richiede più risorse per la formazione iniziale, ma è conveniente nel lungo termine |
| Manutenzione e scalabilità | Altamente scalabile e flessibile, ma dipende dalla frequenza degli aggiornamenti alle fonti esterne | Richiede aggiornamenti e manutenzione frequenti, ma offre prestazioni stabili a lungo termine |
| Casi d'uso | Chatbot, recupero dinamico dei documenti, analisi in tempo reale | Sistemi di controllo qualità specifici per settore, analisi del sentiment e personalizzazione del tono del marchio |
| Quando scegliere | Dati in rapida evoluzione, aggiornamenti in tempo reale e priorità dei costi delle risorse | Segmenti di nicchia di clienti, logica specifica per dominio, personalizzazione specifica per marchio |
| Ideale per | Le industrie hanno bisogno di informazioni accurate in tempo reale (finanza, legale, supporto clienti) | Settori che richiedono un linguaggio, una conformità o un contesto specifici (sanitario, legale, risorse umane) |
Hai bisogno di un po' più di chiarezza per risolvere i tuoi dubbi? Ecco un confronto diretto sugli aspetti chiave che influiscono sulle tue esigenze.
Prestazioni e precisione
Quando si tratta di prestazioni, RAG svolge un ruolo chiave, estraendo nuovi dati da fonti esterne. La sua precisione e i suoi tempi di risposta dipendono dalla qualità di questi dati. Questa dipendenza da database esterni consente a RAG di fornire informazioni aggiornate in modo efficace.
La messa a punto, invece, migliora il modo in cui il modello elabora e risponde attraverso una riqualificazione specializzata. Questo processo produce risposte più accurate dal punto di vista contestuale, soprattutto per applicazioni di nicchia. I LLM messi a punto sono ideali per mantenere la coerenza in settori con requisiti rigorosi, come la sanità o la finanza.
*in conclusione: RAG è ottimo per i dati in tempo reale e la messa a punto per risposte contestualmente accurate.
Un utente di Reddit dice
Se si utilizza un modello piccolo e un buon database nella pipeline RAG, è possibile generare set di dati di alta qualità, migliori rispetto all'utilizzo di output provenienti da un'IA di alta qualità.
Se si utilizza un modello piccolo e un buon database nella pipeline RAG, è possibile generare set di dati di alta qualità, migliori rispetto all'utilizzo di output provenienti da un'IA di alta qualità.
💡 Consiglio dell'esperto: Per guidare il tuo LLM verso un output specifico, concentrati su un'ingegneria efficace e prompte.
Requisiti di costi e risorse
Il RAG è in genere più conveniente all'inizio, poiché aggiunge solo un livello per il recupero dei dati esterni. Evitando la necessità di riqualificare l'intero modello, risulta un'opzione molto più economica, soprattutto in ambienti dinamici. Tuttavia, i costi operativi per l'accesso ai dati in tempo reale e lo spazio di archiviazione possono aumentare.
La messa a punto richiede una maggiore preparazione dei set di dati e maggiori risorse di formazione, ma è un investimento a lungo termine. Una volta messi a punto, gli LLM necessitano di meno aggiornamenti, il che si traduce in prestazioni prevedibili e risparmi sui costi. Gli sviluppatori dovrebbero valutare l'investimento iniziale rispetto alle spese operative correnti.
*in conclusione: RAG è conveniente, semplice da implementare e offre vantaggi rapidi. La messa a punto richiede molte risorse inizialmente, ma migliora la qualità del LLM e riduce i costi operativi a lungo termine.
💡 Consiglio dell'esperto: Il sistema RAG è intelligente solo quanto i dati da cui attinge. Mantieni le tue fonti pulite e riempile di dati accurati e aggiornati!
Manutenzione e scalabilità
RAG offre un'eccellente scalabilità poiché si concentra principalmente sull'espansione della fonte esterna. La sua flessibilità e adattabilità lo rendono perfetto per i settori in rapida evoluzione. Tuttavia, la manutenzione dipende dalla frequenza degli aggiornamenti dei database esterni.
La messa a punto richiede una manutenzione abbastanza frequente, soprattutto quando cambiano le informazioni specifiche del dominio. Anche se richiede più risorse, fornisce una maggiore coerenza nel tempo e richiede gradualmente meno regolazioni. Detto questo, la scalabilità per la messa a punto è molto più complessa, coinvolgendo set di dati più ampi e diversificati.
*in conclusione: RAG è la soluzione migliore per un rapido ridimensionamento e una messa a punto per una manutenzione minima e prestazioni stabili.
Quando l'attività è piccola, spesso è più efficiente ottenere un modello più grande piuttosto che mettere a punto uno più piccolo.
Quando l'attività è piccola, spesso è più efficiente ottenere un modello più grande piuttosto che mettere a punto uno più piccolo.
👀 Lo sapevi? Esistono soluzioni di IA in grado di sentire gli odori. Considerata la complessità delle fragranze, ciò richiede un'elevata precisione e un complesso recupero dei dati.
Quale approccio è giusto per il tuo caso d'uso?
Nonostante si comprendano le sfumature, prendere la decisione può sembrare inutile senza un riferimento o un contesto apparente. Analizziamo alcuni scenari aziendali che evidenziano come ogni modello di IA funzioni meglio.
Quando scegliere RAG
Il RAG aiuta ad alimentare il tuo LLM con i fatti e le informazioni giuste, inclusi standard tecnici, record commerciali, feedback dei clienti e altro ancora.
Come si può mettere in pratica? Considera questi scenari per adottare RAG nelle tue operazioni:
Caso d'uso n. 1: analisi in tempo reale
- *scenario: Un'azienda fintech fornisce ai trader informazioni di mercato basate sull'IA. Gli utenti chiedono informazioni sull'andamento delle azioni e il sistema deve recuperare gli ultimi report di mercato, i documenti SEC e le notizie
- *perché RAG vince: i mercati azionari si muovono velocemente, quindi riqualificare costantemente i modelli di IA è costoso e inefficiente. RAG mantiene le cose nitide estraendo solo i dati finanziari più recenti, tagliando i costi e aumentando la precisione
- *regola generale: RAG dovrebbe essere la strategia da adottare per l'IA che gestisce dati in rapida evoluzione. Le applicazioni più diffuse sono l'analisi dei dati dei social media, l'ottimizzazione energetica, il rilevamento delle minacce alla sicurezza informatica e il monitoraggio degli ordini
Caso d'uso n. 2: Controlli dei dati e conformità normativa
- *scenario: Un assistente legale basato su IA aiuta gli avvocati a redigere contratti e a verificare la conformità alle leggi in evoluzione, consultando gli ultimi statuti, precedenti e sentenze
- *perché RAG vince: La verifica degli aspetti legali e commerciali non giustifica aggiornamenti comportamentali approfonditi. RAG fa abbastanza bene il suo lavoro estraendo testi legali da un set di dati centrale in tempo reale
- *regola generale: RAG eccelle nelle informazioni basate su risorse e statistiche. Un ottimo modo per massimizzarlo sarebbe utilizzare assistenti medici basati su IA per le raccomandazioni terapeutiche e chatbot per la risoluzione dei problemi e gli aggiornamenti delle politiche
Ti stai ancora chiedendo se hai bisogno di RAG nel tuo LLM? Ecco una breve lista di controllo:
- Hai bisogno di dati nuovi e di alta qualità senza modificare l'LLM stesso?
- Le informazioni cambiano spesso?
- Il tuo LLM deve lavorare con informazioni dinamiche invece che con dati di addestramento statici?
- Vuoi evitare grandi spese e una lunga riqualificazione del modello?
➡️ Leggi anche: I migliori strumenti di prompt engineering per l'IA generativa
Quando la messa a punto è più efficace
Come abbiamo già menzionato, la messa a punto è la scuola di specializzazione dell'IA. Il tuo LLM può persino imparare il gergo del settore. Ecco un approfondimento settoriale su quando brilla davvero:
Caso d'uso n. 1: aggiungere voce e tonalità del marchio
- *scenario: Un marchio di lusso crea un concierge IA per interagire con i clienti in un tono raffinato ed esclusivo. Deve incarnare tonalità, fraseggi e sfumature emotive specifici del marchio
- *perché la messa a punto è vincente: la messa a punto aiuta il modello di IA a catturare e replicare la voce e il tono unici del marchio. Offre un'esperienza coerente in ogni interazione
- *regola generale: la messa a punto è più efficace se i tuoi LLM devono adattarsi a una competenza specifica. È ideale per i giochi immersivi orientati al genere, la narrazione tematica ed empatica o anche il copy marketing di marca
🧠 Curiosità: i LLM formati in tali competenze trasversali eccellono nell'analisi del sentimento e della soddisfazione dei dipendenti. Ma solo il 3% delle aziende attualmente utilizza l'IA generativa nelle risorse umane.
Caso d'uso n. 2: moderazione dei contenuti e informazioni basate sul contesto
- *scenario: una piattaforma di social media utilizza un modello di IA per rilevare contenuti dannosi. Si concentra sul riconoscimento del linguaggio specifico della piattaforma, del gergo emergente e delle violazioni sensibili al contesto
- *perché la messa a punto è vincente: le competenze trasversali come la formulazione delle frasi sono spesso fuori dalla portata dei sistemi RAG. La messa a punto migliora la comprensione da parte di un LLM delle sfumature specifiche della piattaforma e del gergo del settore, in particolare la moderazione dei contenuti rilevanti
- *regola generale: la scelta della messa a punto è saggia quando si ha a che fare con differenze culturali o regionali. Questo vale anche per l'adattamento a termini specifici del settore, come il gergo medico, legale o tecnico
Stai per mettere a punto il tuo LLM? Poniti queste domande chiave:
- Il tuo LLM deve soddisfare le esigenze di un segmento di clientela di nicchia o di un tema di marca?
- Vorresti aggiungere dati proprietari o specifici del dominio alla logica del LLM?
- Avete bisogno di risposte più rapide senza perdere precisione?
- I vostri LLM forniscono soluzioni offline?
- È possibile destinare risorse e potenza di calcolo dedicate alla riqualificazione?
Migliorare l'esperienza dell'utente è fantastico. Tuttavia, molte aziende hanno anche bisogno dell'IA per aumentare la produttività e giustificare gli elevati costi di investimento. Ecco perché l'adozione di un modello di IA pre-addestrato è spesso la scelta preferita da molti.
👀 Lo sapevi? L'IA generale ha il potenziale per automatizzare le attività lavorative, facendo risparmiare fino al 70% del tempo dei dipendenti. Chiedere effettivamente informazioni all'IA gioca un ruolo enorme in questo senso!
Come ClickUp sfrutta le tecniche avanzate di IA
La scelta tra RAG e messa a punto è un dibattito piuttosto acceso.
Anche solo sfogliare alcuni thread di Reddit è sufficiente per confondersi. Ma chi ha detto che bisogna sceglierne solo uno?
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➡️ Leggi anche: La differenza tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale
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Le risposte di potenza RAG, affinate da nuovi dati esterni e dalla messa a punto, vengono utilizzate per attività e comportamenti specifici. Entrambi migliorano le prestazioni dell'IA, ma l'approccio giusto definisce il ritmo e l'efficienza.
Nei settori dinamici, la decisione spesso si riduce a quale metodo adottare per primo. Una soluzione potente pre-addestrata è solitamente la scelta più saggia.
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