Wenn ein Unternehmen entscheidet, dass KI sein Geschäft "kennen" soll, lautet die erste Frage meist: Sollten wir ein eigenes Modell trainieren? In den meisten Fällen ist die Antwort nein. Hier erfahren Sie, warum.
Was Fine-Tuning ist
Fine-Tuning ist ein zusätzliches Training eines bestehenden Modells anhand Ihrer Beispiele. Das Modell ändert sein Verhalten: Es schreibt in einem bestimmten Stil, folgt einem Format und wird bei einer spezifischen Aufgabe besser (zum Beispiel bei der Klassifizierung von Tickets).
Was RAG ist
RAG verändert das Modell nicht. Vor jeder Antwort durchsucht es Ihre Dokumente und gibt dem Modell relevante Passagen als Kontext. Das Modell antwortet auf dieser Grundlage und nennt die Quelle. Die Grundlagen haben wir in Was ist RAG erklärt.
Vergleich
| Kriterium | RAG | Fine-Tuning |
|---|---|---|
| Aktuelle Informationen | Sofort, sobald ein Dokument hinzugefügt wird | Erst nach erneutem Training |
| Quellenangaben | Ja | Nein |
| Risiko von Halluzinationen | Gering | Höher |
| Berechtigungen pro Nutzer | Ja | Nein |
| Umsetzungskosten | Mittel | Höher (Daten, Training, Evaluation) |
| Am besten geeignet für | Wissen, Dokumente, Vorschriften | Stil, Format, eng begrenzte Aufgaben |
Wann Sie RAG wählen sollten
- sich das Wissen häufig ändert (Preise, Vorschriften, Abläufe),
- Nutzer die Quelle sehen müssen,
- verschiedene Nutzer unterschiedliche Dokumente sehen dürfen,
- Sie Ergebnisse innerhalb von Wochen erzielen möchten.
Wann Fine-Tuning sinnvoll ist
- das Modell ein sehr spezifisches Format oder Fachjargon einhalten muss,
- Sie Tausende hochwertige Beispiele für Ein- und Ausgaben haben,
- die Aufgabe eng begrenzt und repetitiv ist (Klassifizierung, Extraktion),
- Sie ein kleineres, günstigeres Modell wünschen, das lokal läuft.
Beides kombinieren
Bei anspruchsvollen Projekten kombinieren wir beides: ein kleineres Modell, das an Terminologie und Format angepasst ist, mit RAG für die Fakten. So erhalten Sie sowohl Genauigkeit als auch niedrigere Kosten pro Anfrage.
Unsere Empfehlung
Beginnen Sie mit RAG. Für 90 % der Unternehmen löst es das Problem schneller, günstiger und sicherer. Verschieben Sie Fine-Tuning auf später, wenn echte Nutzungsdaten genau zeigen, wo es benötigt wird.
Sehen Sie sich unseren Service KI-Dokumentenassistent an oder senden Sie eine Anfrage.
Häufige Fragen
Fügt Fine-Tuning einem Modell Wissen hinzu?
Teilweise und unzuverlässig. Fine-Tuning eignet sich hervorragend für Stil, Format und spezifische Aufgaben, aber um Fakten zu ändern, ist RAG genauer und günstiger.
Kann ich RAG und Fine-Tuning kombinieren?
Ja. Fine-Tuning kann einem Modell Ihr Format und Ihre Terminologie beibringen, während RAG aktuelle Fakten mit Quellen liefert.
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