Takže máte spoustu dat. Možná je to obrovská hromada záznamů o zákaznické podpoře, technické dokumentace, právní smlouvy nebo lékařský výzkum. Zvažujete připojení tohoto do velkého jazykového modelu (LLM), abyste získali chytřejší odpovědi a pomohli analyzovat data. Ale teď jste uvízli na klíčové otázce: měli byste model přizpůsobit, nebo byste měli použít Retrieval-Augmented Generation (RAG)? Pojďme to rozdělit, jednoduše a jasně, abyste si mohli vybrat ten správný nástroj pro svou práci. Co Fine-Tuning vlastně znamená Fine-tuning je jako poslat LLM zpět do školy, ale jen pro váš konkrétní předmět. Namísto učení všeho o vaší konkrétní doméně od začátku, aktualizujete předem vyškolený model a poskytujete mu další školení založené na vašich vlastních příkladech. Pokud byl model vyškolen na obecném internetovém textu, můžete jej vylepšit pomocí, například, interních prodejních hovorů nebo firemních dokumentů. Jakmile je jemně nastaven, model si tyto informace „zapamatuje“ přímo. Nemusíte jej krmit kontextem při každé poptávce. Zde je úlovek: jemné nastavení mění samotný model, což znamená, že to vyžaduje čas, výpočetní zdroje a pečlivé testování. A jakmile je trénován, je uzamčen do těchto znalostí, dokud je znovu neprocvičíte. Jak funguje RAG Retrieval-Augmented Generation funguje trochu jako cheat sheet. Model nepotřebuje zapamatovat si vše. Místo toho, když mu položíte otázku, rychle vyhledá Nejdůležitější informaci pak používá k vytvoření odpovědi. Databáze nebo obchod s dokumenty Představte si, že se zeptáte modelu: „Jaké jsou návratové politiky naší společnosti?“ S RAG, to není hádanka. Je rychlý, flexibilní a snadno se aktualizuje – stačí změnit podkladové dokumenty a systém je okamžitě chytřejší. Když Fine-Tuning dává smysl Fine-tuning je dobrá volba, když váš případ použití zkontroluje alespoň několik z těchto políček: Důležitá je konzistentní fráze nebo tón – myslete na boty zákaznického servisu, které potřebují pokaždé znít „na značce“. Automatizujete opakující se úkoly – například označování dokumentů, shrnutí poznámek k schůzce nebo třídění vstupenek. Vaše data jsou specializovaná nebo technická – pokud pracujete v oblasti výklenku, jako je letecké inženýrství nebo daňové právo, možná budete chtít, aby model zvládl vaši doménu. Nechcete pokračovat v vyhledávání kontextu – U úkolů s vysokým výkonem, kde záleží na latenci, se jemné nastavení vyhýbá dalšímu kroku vyhledávání databází. Zde je příklad: Zdravotnický startup chce, aby jeho chatbot poskytoval lékařské poradenství na základě interních klinických pokynů. Fine-tune model s jejich kurovaný, testovaný materiál, aby se ujistil, že odpovědi jsou přesné a konzistentní. Když je RAG lepší RAG září, když potřebujete čerstvé, přesné a založené na dokumentech odpovědi, zejména pokud se data mohou často měnit. Pravděpodobně budete chtít RAG, pokud: Časté aktualizace dat – Nikdo nechce model znovu trénovat pokaždé, když se změní politika nebo produkt dostane nového názvu. Pracujete s velkými soubory dokumentů – tisíci stránkami PDF, poznámkami, schůzkami, transkripcemi atd. Přesnost je vázána na zdrojový materiál – Pokud vaše odpovědi potřebují citace nebo vysledovatelnost (například v právním, finančním nebo akademickém kontextu), RAG vám umožňuje poukázat na původní text. Potřebujete flexibilitu pro různé témata – bot podpory, který odpovídá na desítky produktů, může pomocí RAG získat odpovědi specifické pro konkrétní produkt, aniž by potřeboval jeden model na produkt. Zaměstnanci kladou otázky ohledně interních nástrojů, výhod a pracovních postupů.Tyto dokumenty jsou živé v Confluence, SharePointu a Google Docs. Nechcete znovu trénovat model pokaždé, když HR aktualizuje zásady PTO.S RAGem jednoduše aktualizujete sklad dokumentů a model okamžitě odráží změnu. Trade-offs, které byste měli vědět RAG je jednodušší spravovat, ale představuje novou výzvu: kvalitu vyhledávání.Pokud vyhledávač nenajde správné dokumenty, odpovědi modelu budou vypnuty. Fine-tuning se tomuto problému vyhýbá, ale na úkor flexibility a rychlosti aktualizace. Fine-tuning může být také dražší dopředu, zejména pokud trénujete na mnoha příkladech. RAG, na druhé straně, může být často nastaven rychleji a škálován postupně. A tady je další: jemně nastavené modely jsou „uzavřené knihy.“ Nepoznávají zdroje a je obtížnější říci, odkud konkrétní odpověď přišla. Můžete použít obojí? Některé týmy používají fine-tuning a RAG společně. Můžete model přizpůsobit, abyste následovali svůj hlasový tón a použili RAG, abyste mu poskytli přesná fakta. Nebo možná ji přizpůsobíte opakujícím se lístkům na podporu, ale použijte RAG k řešení méně častých, delších otázek. Jde o výběr toho, co nejlépe vyhovuje vašim současným potřebám, a zůstat flexibilní pro budoucnost. Jak si vybrat mezi Fine-Tuning vs RAG Začněte s použitím případu. zeptejte se sami sebe: Jak často se tyto údaje mění? Potřebuje model vysvětlit nebo citovat zdroje? Je důležitější rychlost nebo přesnost? Kolik kontroly potřebuji nad tónem a chováním modelu? Mám k dispozici zdroje (čas, data, výpočet) pro finální nastavení? Pokud chcete rychlé, faktické a aktuální odpovědi, jděte s RAG. Pokud potřebujete model, který hluboce internalizuje vzory nebo mluví konzistentním hlasem, jděte s jemným nastavením. Pokud chcete obojí? Nejste sami. Mnoho pokročilých systémů to dělá. shrnutí Neexistuje žádná jediná „správná“ odpověď – ale pro váš projekt bude vhodná. Fine-tuning vám dává přesnost a kontrolu. RAG vám dává flexibilitu a transparentnost. Přemýšlejte o vašich datech, vašich uživatelích a o tom, jak často se věci mění. Doufám, že se vám tento článek líbil, můžete Zůstat v kontaktu. Spojte se se mnou na LinkedIn
