Co ten temat oznacza w praktyce
Fine Tuning zmienia zachowanie modelu poprzez dodatkowe uczenie, natomiast RAG dostarcza aktualną wiedzę podczas tworzenia odpowiedzi.
Kiedy rozwiązanie naprawdę pomaga
Najwięcej sensu ma gdy wybór wynika z rodzaju wiedzy: RAG dostarcza aktualne źródła, a fine tuning zmienia sposób zachowania modelu. Zastosowanie powinno wynikać z konkretnego problemu, a nie z samej dostępności nowej funkcji.
Jak przygotować wdrożenie
Jakość rozwiązania zależy od jakości danych, sposobu ich podziału oraz kontroli dostępu. Należy ustalić źródło prawdy, częstotliwość aktualizacji, wersjonowanie i procedurę usuwania informacji, które utraciły ważność. W praktyce warto najpierw sprawdzić dobry prompt i RAG, a fine tuning rozważyć dopiero przy stabilnych przykładach, których nie da się osiągnąć prostszą metodą.
Granica, której nie należy pomijać
Fine tuning nie jest niezawodną bazą faktów, a RAG nie naprawi złych dokumentów ani nieprecyzyjnego wyszukiwania. Dlatego przed uruchomieniem trzeba ustalić właściciela decyzji, zasady eskalacji i sposób bezpiecznego zatrzymania rozwiązania.
Jak sprawdzić rezultat
W tym przypadku należy mierzyć trafność odpowiedzi, cytowania, koszt aktualizacji, stabilność formatu i jakość po zmianie dokumentów lub modelu. Wynik trzeba porównywać z wcześniejszym sposobem pracy, osobno dla zwykłych spraw i trudnych wyjątków.
