Когда лучше использовать RAG, а когда fine-tuning модели?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) и fine-tuning — два разных подхода к решению задач QA по внутренней документации, каждый с плюсами и минусами.

Преимущества RAG перед fine-tuning:

• Актуальность данных: RAG использует внешний индекс с документами, что позволяет отвечать на вопросы на основе самой свежей информации без необходимости переобучения модели.
• Гибкость: Можно легко обновлять базу знаний, добавляя или удаляя документы, без затрат на переобучение.
• Экономия ресурсов: Fine-tuning требует значительных вычислительных ресурсов и времени, особенно для больших моделей, тогда как RAG работает с уже обученной моделью и внешним поиском.
• Объяснимость: RAG позволяет возвращать ссылки на источники информации, что повышает доверие к ответам.

Fine-tuning же подразумевает дообучение модели на специфичных данных, что может повысить качество ответов в узкой области, но требует постоянного обновления модели при изменении документации.

Таким образом, для задач QA по внутренней документации RAG часто предпочтительнее, особенно если база знаний часто меняется и важна прозрачность источников.