RAG یا Fine-tuning؟ تفاوت، هزینه و انتخاب روش مناسب

RAG اطلاعات مرتبط را هنگام هر سؤال به مدل می‌دهد؛ Fine-tuning وزن‌های مدل را با نمونه‌های آموزشی تغییر می‌دهد. برای دانش تازه، سند خصوصی و پاسخ همراه منبع معمولاً RAG مناسب‌تر است. برای سبک، قالب و رفتار تکرارشونده می‌توان Fine-tuning را بررسی کرد.

این دو روش رقیب مطلق نیستند. یک محصول می‌تواند بازیابی دانش را با RAG انجام دهد و هم‌زمان از مدل Fine-tune‌شده برای قالب یا لحن ثابت استفاده کند.

مقایسه RAG و Fine-tuning

معیار	RAG	Fine-tuning
هدف اصلی	افزودن Context و دانش قابل بازیابی	تغییر رفتار و الگوی پاسخ
به‌روزرسانی دانش	با تغییر Index	با آموزش نسخه تازه
ارجاع به منبع	قابل پیاده‌سازی	به‌تنهایی ندارد
داده لازم	سند و سؤال ارزیابی	نمونه آموزشی باکیفیت
هزینه اولیه	Ingest و زیرساخت بازیابی	آماده‌سازی داده و آموزش
هزینه هر درخواست	Embedding سؤال و Context بیشتر	به مدل و طول Prompt وابسته است

چه زمانی RAG انتخاب بهتری است؟

• سندها مرتب تغییر می‌کنند؛
• اطلاعات خصوصی یا مخصوص هر مشتری دارید؛
• پاسخ باید منبع و شماره صفحه داشته باشد؛
• کاربر ممکن است درباره داده‌ای بپرسد که مدل پایه ندیده است؛
• حذف یک سند باید سریعاً روی پاسخ اثر بگذارد.

نمونه‌ها شامل چت‌بات مستندات، راهنمای داخلی شرکت، جست‌وجوی قرارداد و پاسخ‌گویی بر اساس کاتالوگ محصول است.

چه زمانی Fine-tuning را بررسی کنیم؟

• خروجی باید همیشه قالب مشخصی داشته باشد؛
• مدل باید لحن یا دستورالعمل تکرارشونده را بهتر دنبال کند؛
• نمونه‌های ورودی و خروجی باکیفیت و مجاز دارید؛
• Prompt بسیار طولانی فقط برای توضیح رفتار ثابت شده است؛
• ارزیابی روشن برای تشخیص بهبود رفتار دارید.

Fine-tuning راه مطمئنی برای حفظ واقعیت‌های متغیر نیست. مدل ممکن است داده آموزشی را ناقص بازگو کند و Citation هم ندارد.