Fine-Tuning oder RAG? So wählen Sie den richtigen Weg

Fine-Tuning oder RAG: Beide Wege bringen eigenes Wissen in eine KI-Anwendung, aber auf ganz unterschiedliche Weise. RAG schlägt bei jeder Frage in Ihren Dokumenten nach, Fine-Tuning verändert das Verhalten des Modells dauerhaft.

Der Unterschied in einem Satz

RAG gibt dem Modell ein Nachschlagewerk, Fine-Tuning bringt ihm eine Arbeitsweise bei.

Vergleich

• Aktuelles Wissen: RAG ist klar im Vorteil. Neue Dokumente sind sofort nutzbar, beim Fine-Tuning müsste neu trainiert werden.
• Quellenangaben: RAG kann zeigen, aus welchem Dokument eine Antwort stammt. Fine-Tuning nicht.
• Stil und Format: Fine-Tuning ist stärker, wenn ein Modell immer gleich antworten soll.
• Kosten: RAG kostet pro Anfrage mehr Tokens, weil Textabschnitte mitgeschickt werden. Fine-Tuning kostet einmalig Training und Datenaufbereitung.
• Aufwand: RAG braucht eine gute Aufbereitung der Dokumente und eine Suche. Fine-Tuning braucht hunderte hochwertige Beispiele.

Faustregel

Für Fragen zu Handbüchern, Richtlinien, Produktdaten oder Verträgen: RAG. Für einen festen Tonfall oder ein Spezialformat bei sehr vielen Anfragen: Fine-Tuning. Oft ist die Kombination am besten: RAG für das Wissen, gute Anweisungen für den Stil, und Fine-Tuning nur, wenn beides nicht reicht.

Was RAG pro Monat kostet, rechnet der RAG-Kostenrechner; die Grundlagen erklären RAG einfach erklärt und Was ist Fine-Tuning?.