Fine-tuning vs RAG

Fine-tuning vs RAG: wybór narzędzia do konkretnego problemu jakości

Fine-tuning i RAG rozwiązują różne problemy. Fine-tuning zmienia zachowanie modelu, a RAG dostarcza aktualny kontekst. Największy błąd to traktowanie ich jako zamienników w każdej sytuacji.

Jak podjąć decyzję architektoniczną

1. Zdiagnozuj źródło błędu: brak wiedzy kontekstowej czy zły styl/format odpowiedzi.
2. Przetestuj wariant RAG i wariant fine-tune na tym samym zbiorze zadań.
3. Porównaj koszt wdrożenia i koszt utrzymania przez 6–12 miesięcy.
4. Wybierz podejście minimalne, które dowozi wymagany poziom jakości.

Antywzorce architektoniczne

• Fine-tuning „bo tak”, bez diagnozy źródła problemu.
• Budowa RAG bez governance dokumentów i wersjonowania wiedzy.
• Brak evals po wdrożeniu, więc brak dowodu poprawy.

Powiązane zasoby i kolejne kroki

• RAG w praktyce
• Embeddingi i retrieval
• Evals LLM
• Audyt architektury AI