Когда компания решает, что ИИ должен «знать» её бизнес, первый вопрос обычно звучит так: нужно ли обучать собственную модель? В большинстве случаев ответ: нет. Объясняем почему.
Что такое fine-tuning
Fine-tuning это дополнительное обучение существующей модели на ваших примерах. Модель меняет поведение: пишет в определённом стиле, соблюдает формат и лучше справляется с конкретной задачей (например, классификацией обращений).
Что такое RAG
RAG не меняет модель. Перед каждым ответом он ищет по вашим документам и передаёт модели релевантные фрагменты как контекст. Модель отвечает на их основе и ссылается на источник. Основы мы разобрали в статье что такое RAG.
Сравнение
| Критерий | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Актуальность информации | Сразу, как только добавлен документ | Только после повторного обучения |
| Ссылки на источники | Есть | Нет |
| Риск галлюцинаций | Низкий | Выше |
| Права доступа по пользователям | Есть | Нет |
| Стоимость внедрения | Средняя | Выше (данные, обучение, оценка) |
| Лучше всего подходит для | Знаний, документов, регламентов | Стиля, формата, узких задач |
Когда выбирать RAG
- знания часто меняются (цены, регламенты, процедуры),
- пользователи должны видеть источник,
- разным пользователям могут быть доступны разные документы,
- вы хотите получить результат за несколько недель.
Когда fine-tuning имеет смысл
- модель должна соблюдать очень специфичный формат или профессиональный жаргон,
- у вас есть тысячи качественных примеров входных и выходных данных,
- задача узкая и повторяющаяся (классификация, извлечение данных),
- вы хотите меньшую и более дешёвую модель, которая работает локально.
Сочетание обоих подходов
Для требовательных проектов мы совмещаем оба метода: меньшая модель, адаптированная к терминологии и формату, плюс RAG для фактов. Так вы получаете и точность, и меньшую стоимость запроса.
Наша рекомендация
Начните с RAG. Для 90% компаний это решает задачу быстрее, дешевле и безопаснее. Fine-tuning оставьте на потом, когда реальные данные использования покажут, где именно он нужен.
Посмотрите нашу услугу ИИ-ассистент по документам или отправьте заявку.
Частые вопросы
Добавляет ли fine-tuning знания модели?
Частично и ненадёжно. Fine-tuning отлично подходит для стиля, формата и узких задач, но для изменения фактов RAG точнее и дешевле.
Можно ли совмещать RAG и fine-tuning?
Да. Fine-tuning может научить модель вашему формату и терминологии, а RAG обеспечивает актуальные факты со ссылками на источники.
Расскажите, что тормозит ваш бизнес
Отвечаем в течение одного рабочего дня. Первый созвон и оценка бесплатны.
Отправить запрос
