Pattern Avanzati: RAG, Agent e Fine-tuning
Come scegliere e governare architetture AI avanzate in produzione
📌RAG: Retrieval-Augmented Generation
Il unisce retrieval e generazione: prima recupera documenti affidabili, poi il modello risponde usando quel contesto. È spesso la scelta migliore quando la conoscenza cambia spesso (policy, cataloghi, procedure interne) perché aggiorni i documenti senza riaddestrare i pesi del modello. In pratica, riduce il rischio di risposte obsolete e offre più controllo su fonti e tracciabilità. Nota operativa: ogni risposta dovrebbe includere evidenza delle fonti usate. Nei pattern avanzati diventano centrali , limiti di e orchestrazione con supervisionato. Takeaway: è efficace quando servono aggiornabilità, controllo e auditabilità.
📌Agent AI e Tool-use
Un agent non si limita a generare testo: pianifica step, usa strumenti e verifica risultati rispetto a un obiettivo. Questo aumenta il valore operativo, ma anche il rischio: errori di tool-call, azioni non autorizzate, loop non controllati. Per questo servono permessi granulari, limiti di budget/tempo e conferme su azioni sensibili. Nota operativa: definisci sempre quali tool sono consentiti, con quali parametri e in quali condizioni. Takeaway: un agent affidabile è prima di tutto governato.
📌Fine-tuning: quando conviene davvero
Il è utile quando hai pattern ricorrenti e mismatch persistente che prompt+ non risolvono in modo stabile. Non è il primo passo: richiede dataset curato, valutazioni robuste e ciclo di aggiornamento dei dati. In molti casi, una baseline con prompt strutturato + retrieval ben fatto offre ROI più rapido e meno complessità operativa. Nota operativa: scegli tuning solo dopo benchmark comparativi con KPI chiari su qualità, costo e latenza. Takeaway: tuning sì, ma solo con evidenza misurabile.
⚠️Errore comune + Check rapido
Errore comune: scegliere l'architettura più complessa senza baseline e senza KPI.
Check rapido (2 min): per un caso reale del tuo dominio, rispondi:
1) quale problema risolvi (qualità, aggiornabilità, automazione)?
2) quale opzione parte per prima (prompt, o agent) e perché?
3) quale metrica userai entro 2 settimane per confermare la scelta?
🎯 Punti Chiave
- •RAG migliora aggiornabilità e controllo delle fonti
- •Gli agent richiedono governance: permessi, limiti e audit trail
- •Fine-tuning è efficace solo con gap persistenti e dati curati
- •La scelta architetturale va guidata da KPI, non dall'hype
- •Learning outcome: progettare un flusso avanzato con guardrail e metriche operative
💬 Discussione in Aula
- •Nel tuo prodotto, quale parte richiede aggiornabilità continua e quindi favorisce RAG?
- •Quali azioni di un agent dovrebbero richiedere approvazione umana obbligatoria?
- •Quale segnale concreto ti direbbe che è arrivato il momento del fine-tuning?
Media del Capitolo
CompletoGli slot con media reale non sono più placeholder; gli altri restano placeholder finché non carichiamo i file.
🧩 Architecture Review — RAG vs Agent vs Fine-tuning
Analizza gli scenari avanzati e identifica dove la strategia scelta richiede più guardrail o escalation.
Passa il mouse sulle celle per vederle evidenziate — clicca per selezionare.
🧠 Quiz del Capitolo
1. Una knowledge base interna cambia ogni giorno. Strategia iniziale più sensata?