RAG или Fine-Tuning: что на самом деле нужно вашему бизнесу?

Выбор между RAG (Retrieval-Augmented Generation) и дообучением (fine-tuning) — частая дилемма для бизнеса. В статье разъясняется, что RAG является предпочтительным выбором для задач, требующих работы с динамическими данными, такими как корпоративные документы или спецификации продуктов. Это работает как экзамен с открытой книгой: модель извлекает актуальную информацию без необходимости переобучения. Напротив, fine-tuning лучше подходит для настройки поведения, тона или формата вывода модели. Автор предостерегает от распространенной ошибки использования fine-tuning для «обучения» модели фактам, так как это приводит к устареванию данных и невозможности отследить источники. Для большинства бизнес-задач рекомендуется начинать с RAG, а дообучение добавлять только тогда, когда можно измерить конкретные улучшения поведения на тестовом наборе. Успешная стратегия ИИ часто заключается в сочетании RAG для обеспечения точности фактов и fine-tuning для достижения стабильного, специализированного стиля ответов.