Was das Thema praktisch bedeutet
Fine-Tuning verändert das Modellverhalten durch zusätzliches Training, während RAG bei der Antworterstellung aktuelles Wissen bereitstellt.
Wann die Lösung wirklich hilft
Die Wahl ist besonders sinnvoll, wenn sie sich nach der Art des Wissens richtet: RAG liefert aktuelle Quellen, Fine-Tuning verändert das Modellverhalten. Der Einsatz sollte aus einem konkreten Problem entstehen, nicht allein aus der Verfügbarkeit einer neuen Funktion.
So bereiten Sie die Einführung vor
Die Qualität hängt von Datenqualität, Aufteilung und Zugriffskontrolle ab. Maßgebliche Quelle, Aktualisierungshäufigkeit, Versionierung und das Entfernen ungültig gewordener Informationen müssen festgelegt werden. Praktisch sollten zuerst ein guter Prompt und RAG geprüft werden. Fine-Tuning sollte erst bei stabilen Beispielen eines gewünschten Verhaltens erwogen werden, das mit einfacheren Methoden nicht erreichbar ist.
Eine Grenze, die nicht übergangen werden darf
Fine-Tuning ist keine zuverlässige Faktendatenbank; RAG korrigiert weder schlechte Dokumente noch unpräzise Suche. Vor dem Start müssen daher Entscheidungsverantwortung, Eskalationsregeln und ein sicheres Stoppen der Lösung festgelegt werden.
So prüfen Sie das Ergebnis
Hier sollten Antwortgenauigkeit, Quellenbelege, Aktualisierungskosten, Formatstabilität und Qualität nach Änderungen an Dokumenten oder Modell gemessen werden. Das Ergebnis ist mit der bisherigen Arbeitsweise zu vergleichen, getrennt nach gewöhnlichen Fällen und schwierigen Ausnahmen.
