COMPARISON ENGINE
RAG vs fine-tuning
RAG dostarcza modelowi aktualny kontekst ze źródeł. Fine-tuning zmienia parametry lub zachowanie modelu. Nie są to zamienne techniki.
RAG
Lepszy do wiedzy, która się zmienia, musi być aktualizowalna i pochodzi z dokumentów lub baz danych. Pozwala też zachować ślad źródła.
Fine-tuning
Lepszy do powtarzalnych wzorców zachowania, stylu, formatowania lub wyspecjalizowanego zadania, jeśli prompt i przykłady nie wystarczają.
Dobór
Jeśli problem brzmi „model nie zna naszych aktualnych dokumentów”, zacznij od RAG. Jeśli problem brzmi „model wykonuje zadanie w niewłaściwy sposób mimo dobrego kontekstu”, rozważ fine-tuning.