Kaksi eri ongelmaa
RAG ja hienosäätö ratkaisevat eri ongelmia, vaikka ne usein sekoitetaan. RAG tuo malliin tietoa: se hakee oikeat dokumentit ja antaa ne mallille vastauksen pohjaksi. Hienosäätö muuttaa mallin käyttäytymistä: se opettaa mallin vastaamaan tietyssä tyylissä, muodossa tai sävyssä.
Milloin RAG
Valitse RAG, kun tieto muuttuu usein tai sitä on paljon. Jos vastausten pitää perustua ajantasaisiin dokumentteihin, sopimuksiin tai tuotetietoihin, RAG on lähes aina oikea valinta. Se myös mahdollistaa lähdeviittaukset, mikä on välttämätöntä, kun vastausten on oltava jäljitettäviä.
RAG:n edut
Tieto pysyy ajan tasalla ilman uudelleenkoulutusta, vastaukset ovat jäljitettäviä ja data pysyy hallinnassasi. Lisäksi RAG on usein halvempi ja nopeampi ottaa käyttöön kuin hienosäätö.
Milloin hienosäätö
Valitse hienosäätö, kun haluat muuttaa sitä, miten malli vastaa, et mitä se tietää. Jos tarvitset johdonmukaisen tyylin, tietyn vastausmuodon tai erikoisalan kielen, hienosäätö voi auttaa. Se vaatii kuitenkin laadukasta opetusdataa ja enemmän työtä.
Usein paras on yhdistelmä
Käytännössä monet parhaat ratkaisut yhdistävät molemmat: hienosäädetty malli, joka vastaa oikeassa muodossa, yhdistettynä RAG:iin, joka tuo ajantasaisen tiedon. Aloita kuitenkin aina RAG:sta ja hyvästä kehotesuunnittelusta — hienosäätöä kannattaa harkita vasta, kun se tuottaa selkeää lisäarvoa.
Yleisimmät virheet
Yleisin virhe on valita hienosäätö ratkaisuksi tieto-ongelmaan. Jos malli ei tiedä jotain, hienosäätö ei yleensä auta — se opettaa tyyliä, ei faktoja. Toinen tyypillinen virhe on rakentaa RAG huonon datan päälle: jos dokumentit ovat sekavia tai vanhentuneita, myös vastaukset ovat. Kolmas virhe on unohtaa arviointi; ilman testijoukkoa et tiedä, paraniko vai huononiko ratkaisu muutosten myötä.
Kustannukset ja ylläpito
RAG:n kustannukset painottuvat hakuinfrastruktuuriin ja dokumenttien ylläpitoon, kun taas hienosäädön kustannukset syntyvät opetusdatan valmistelusta ja koulutusajoista. Pitkällä aikavälillä RAG on usein joustavampi: kun tieto muuttuu, päivität dokumentit etkä koko mallia. Hienosäädetty malli taas vaatii uuden koulutuskierroksen aina, kun käyttäytymisen halutaan muuttuvan olennaisesti.