To ulike problemer
RAG og finjustering løser ulike problemer, selv om de ofte forveksles. RAG bringer kunnskap til modellen: den henter de riktige dokumentene og gir dem til modellen som grunnlag for svaret. Finjustering endrer modellens atferd: den lærer modellen å svare i en bestemt stil, format eller tone.
Når RAG
Velg RAG når informasjonen endres ofte eller det er mye av den. Hvis svar må baseres på oppdaterte dokumenter, kontrakter eller produktinformasjon, er RAG nesten alltid riktig valg. Det muliggjør også kildehenvisninger, som er avgjørende når svar må være sporbare.
Fordeler med RAG
Kunnskap holder seg oppdatert uten omtrening, svar er sporbare og data forblir under din kontroll. RAG er også ofte billigere og raskere å distribuere enn finjustering.
Når finjustering
Velg finjustering når du vil endre hvordan modellen svarer, ikke hva den vet. Hvis du trenger en konsistent stil, et bestemt svarformat eller spesialisert fagspråk, kan finjustering hjelpe. Det krever imidlertid treningsdata av høy kvalitet og mer arbeid.
Ofte er det beste en kombinasjon
I praksis kombinerer mange av de beste løsningene begge: en finjustert modell som svarer i riktig format, kombinert med RAG som bringer oppdatert kunnskap. Start likevel alltid med RAG og god prompt-design — finjustering bør vurderes først når det gir tydelig verdi.
De vanligste feilene
Den vanligste feilen er å velge finjustering for et kunnskapsproblem. Hvis modellen ikke vet noe, hjelper finjustering vanligvis ikke — den lærer stil, ikke fakta. En annen typisk feil er å bygge RAG oppå dårlige data: hvis dokumentene er rotete eller utdaterte, er svarene det også. En tredje feil er å glemme evaluering; uten et testsett vet du ikke om en endring forbedret eller forverret løsningen.
Kostnad og vedlikehold
Kostnadene ved RAG sentreres rundt søkeinfrastruktur og dokumentvedlikehold, mens kostnadene ved finjustering oppstår fra forberedelse av treningsdata og treningskjøringer. På lang sikt er RAG ofte mer fleksibel: når informasjon endres, oppdaterer du dokumentene i stedet for hele modellen. En finjustert modell krever derimot en ny treningsrunde hver gang atferden må endres vesentlig.