Två olika problem
RAG och finjustering löser olika problem, även om de ofta förväxlas. RAG för kunskap till modellen: den hämtar rätt dokument och ger dem till modellen som grund för svaret. Finjustering ändrar modellens beteende: den lär modellen att svara i en viss stil, format eller ton.
När RAG
Välj RAG när information ändras ofta eller när det finns mycket av den. Om svar måste baseras på aktuella dokument, avtal eller produktinformation är RAG nästan alltid rätt val. Det möjliggör även källhänvisningar, vilket är avgörande när svar måste vara spårbara.
Fördelar med RAG
Kunskap hålls aktuell utan omträning, svar är spårbara och data förblir under din kontroll. RAG är också ofta billigare och snabbare att driftsätta än finjustering.
När finjustering
Välj finjustering när du vill ändra hur modellen svarar, inte vad den vet. Om du behöver en konsekvent stil, ett specifikt svarsformat eller specialiserat fackspråk kan finjustering hjälpa. Det kräver dock träningsdata av hög kvalitet och mer arbete.
Ofta är det bästa en kombination
I praktiken kombinerar många av de bästa lösningarna båda: en finjusterad modell som svarar i rätt format, kombinerad med RAG som för aktuell kunskap. Börja dock alltid med RAG och bra promptdesign — finjustering är värt att överväga först när det ger tydligt värde.
De vanligaste misstagen
Det vanligaste misstaget är att välja finjustering för ett kunskapsproblem. Om modellen inte vet något hjälper finjustering oftast inte — den lär ut stil, inte fakta. Ett annat typiskt misstag är att bygga RAG ovanpå dålig data: om dokumenten är röriga eller föråldrade blir svaren det också. Ett tredje misstag är att glömma utvärdering; utan en testuppsättning vet du inte om en ändring förbättrade eller försämrade lösningen.
Kostnad och underhåll
Kostnaderna för RAG kretsar kring sökinfrastruktur och dokumentunderhåll, medan kostnaderna för finjustering uppstår från förberedelse av träningsdata och träningskörningar. På lång sikt är RAG ofta mer flexibel: när information ändras uppdaterar du dokumenten i stället för hela modellen. En finjusterad modell kräver däremot en ny träningsomgång varje gång dess beteende behöver ändras väsentligt.