Fine-tuning дообучает готовую модель на примерах. RAG оставляет веса модели без изменений и перед каждым ответом ищет информацию во внешней базе.
Эти подходы решают разные задачи. Fine-tuning полезен для устойчивого формата и поведения. RAG нужен, когда ответ должен опираться на обновляемые документы.
Как работает fine-tuning
Команда собирает пары входных данных и желаемых ответов, очищает их и запускает обучение. После этого модель лучше воспроизводит стиль, структуру или тип решения из набора примеров.
Дообучение не является хорошим способом загрузить в модель справочник, который часто меняется. Обновление сведений потребует нового цикла обучения, а точный источник ответа будет трудно показать.
Как работает RAG
Система индексирует документы и извлекает подходящие фрагменты под каждый вопрос. Модель получает эти фрагменты вместе с инструкцией и формирует ответ.
Базу можно обновлять без обучения модели. Пользователь также может открыть источник. Качество зависит от поиска, разбиения документов и формулировки ответа.
| Fine-tuning | RAG |
|---|---|
| Меняет поведение модели | Добавляет внешние знания в запрос |
| Требует набора примеров | Требует базы документов и поиска |
| Подходит для повторяющегося формата | Подходит для актуальных сведений |
| Обновляется новым обучением | Обновляется изменением базы |
Когда выбрать fine-tuning
Fine-tuning стоит рассмотреть, если модель должна стабильно возвращать специальный формат, использовать терминологию компании или решать много однотипных задач. Сначала нужно проверить, нельзя ли добиться того же хорошим промтом и несколькими примерами. Это дешевле и быстрее.
Когда выбрать RAG
RAG подходит для поддержки клиентов, поиска по договорам и внутренних баз знаний. Он особенно полезен, когда информация меняется и пользователю нужна ссылка на источник.
Можно ли совместить
Да. Дообученная модель может соблюдать нужный стиль и формат, а RAG будет передавать ей актуальные факты. Но гибрид усложняет оценку ошибок. Команде придётся отдельно проверять поиск, модель и финальный ответ.
