RAG mi Fine-tuning mi? Doğru Yaklaşımı Seçmek
RAG ve fine-tuning aynı sorunu çözen iki rakip yöntem değildir. Biri modele çalışma anında güvenilir bilgi sağlar, diğeri modelin belirli bir görevi nasıl yapacağını veya nasıl yanıt vereceğini değiştirir.
RAG neyi çözer?
Retrieval-Augmented Generation, kullanıcının sorusuyla ilgili belgeleri arar ve bulunan parçaları modelin bağlamına ekler. Sık güncellenen ürün bilgileri, prosedürler, sözleşmeler ve teknik dokümanlar için uygundur. Kaynak gösterme ve erişim yetkilerini belge düzeyinde uygulama imkânı sunar.
Fine-tuning neyi değiştirir?
Fine-tuning, modele örnekler üzerinden bir görev biçimi veya davranış öğretir. Tutarlı sınıflandırma, belirli bir çıktı şeması, alan dili ya da kurum üslubu hedeflendiğinde işe yarar. Ancak modele her gün değişen bilgileri ezberletmek için verimli bir yöntem değildir.
Karar verirken dört soru
- Bilgi ne kadar sık değişiyor?
- Yanıtın dayandığı kaynağı göstermek gerekiyor mu?
- Sorun bilgi eksikliği mi, davranış ve biçim tutarsızlığı mı?
- Eğitim verisini hazırlama ve modeli işletme maliyeti karşılanabiliyor mu?
Birlikte de kullanılabilir
Bir model kurumun istediği çıktı biçimine fine-tuning ile uyarlanırken güncel içeriği RAG üzerinden alabilir. Yine de önce iyi bir başlangıç ölçümü kurmak gerekir. Yalnızca istem tasarımı veya daha iyi arama ile hedefe ulaşılıyorsa ek eğitim yapmak gereksizdir.