RAG vs Fine-tuning
Фреймворк принятия решений
📖 Аналогия
RAG — как экзамен с открытой книгой: ты ищешь ответы в своих заметках. Fine-tuning — как подготовка к экзамену без шпаргалок: знания становятся частью того, как ты думаешь.
RAG vs Fine-tuning
Retrieval-Augmented Generation
Извлекай релевантные документы в момент запроса и вставляй их в промпт как контекст. Модель использует эту свежую информацию для генерации ответов.
✅ Всегда актуальные данные, прозрачность источников, не нужно обучение
⚠️ Задержка на поиск, ограничения контекстного окна, важно качество чанков
Fine-tuning
Обучи базовую модель на твоих данных, чтобы она освоила новые паттерны, стиль или доменные знания. Знания встраиваются в веса модели.
✅ Стабильный стиль, ниже задержка, не нужна инфраструктура поиска
⚠️ Стоимость обучения, данные устаревают, риск катастрофического забывания
Когда что использовать
Используй RAG, когда
Данные часто меняются, нужны цитаты из источников или база знаний превышает контекст модели
Используй Fine-tuning, когда
Нужен стабильный стиль вывода, доменная терминология или базовая модель не имеет знаний в твоей нише
Используй оба, когда
Нужна экспертиза в домене (fine-tuning) плюс доступ к актуальным данным (RAG) — самый мощный, но сложный подход
Используй просто промптинг, когда
Хорошо составленный промпт с примерами и инструкциями уже даёт достаточно хороший результат — не усложняй
⚠️ Частая ошибка
Многие команды сразу переходят к fine-tuning, хотя хороший RAG-пайплайн решил бы их задачу быстрее и дешевле. Начни с промптинга, потом RAG, потом fine-tuning — именно в таком порядке.
Пошаговый подход
Начни с промпт-инжиниринга
Используй few-shot примеры и чёткие инструкции. Если это даёт 80%+ точность, возможно, RAG или fine-tuning вообще не нужны.
Добавь RAG, если узкое место — данные
Если модели не хватает знаний, построй пайплайн извлечения. Используй векторный поиск + ре-ранкинг для лучших результатов.
Дообучи для стиля и стабильности
Если формат или тон вывода нестабилен несмотря на хорошие промпты, дообучи на 100-1000 качественных примерах.
Комбинируй для продакшн-систем
Дообученная модель + RAG-пайплайн даёт лучшее из двух миров: доменная экспертиза с доступом к свежим данным.
💡 Интересный факт
OpenAI сообщили, что многие корпоративные клиенты, изначально запросившие fine-tuning, достигли лучших результатов с одним лишь RAG — сэкономив недели подготовки данных и затраты на обучение.
RAG vs Fine-tuning
1. Как часто меняются ваши данные?
2. Нужен ли особый стиль или формат вывода?
3. Сколько доменных данных у вас есть?
4. Нужны ли пользователям ссылки на источники?
5. Какой бюджет на инфраструктуру?
Создайте бесплатный аккаунт для решения челленджей
3 челленджей с AI-проверкой для этого урока
Этот урок — часть структурированного курса по LLM.
Мой путь обучения