RAG vs fine-tuning: co skutečně funguje u firemních chatbotů
U firemních chatbotů je RAG správnou volbou v 90% případů. Fine-tuning se hodí, když potřebujete specifický styl komunikace nebo formát výstupu. Jak poznat, co potřebujete?
Tým GlobalChatbot
Inženýrství, strategie, úspěchy zákazníků
RAG vs. fine-tuning: rozhodovací rámec
Zakladatelé firem se nás nejčastěji ptají: „Mám GPT-4 doladit na vlastních datech, nebo použít RAG?“
Téměř vždy doporučujeme RAG.
RAG za 60 sekund
Retrieval-Augmented Generation: při zadání dotazu systém vyhledá nejrelevantnější části vaší znalostní báze a vloží je do kontextu modelu.
Model pracuje s VAŠÍM obsahem jako s autoritativním zdrojem. Nemůže si vymýšlet informace nad rámec vyhledaného obsahu.
Proč je RAG lepší volbou pro firemní chatboty
1. Okamžité aktualizace. Změníte cenu na svém webu? RAG ji zohlední už při dalším dotazu. Fine-tuning vyžaduje nové trénování.
2. Izolace dat jednotlivých zákazníků. Data každého zákazníka jsou uložena v jeho vlastní vektorové databázi. Nemůže tak dojít k jejich vzájemnému promíchání.
3. Nižší náklady. €0.0001 za dotaz oproti €5,000+ za jeden fine-tuning.
4. Žádné halucinace u faktických údajů. Model cituje vyhledaný obsah doslova. Výpočty, ceny i zásady jsou tak vždy přesné.
Kdy dává fine-tuning smysl
- Potřebujete specifický TÓN, který nelze spolehlivě napodobit pomocí promptů (např. formální komunikaci ve zdravotnictví nebo humor charakteristický pro značku)
- Potřebujete strukturovaný výstup ve formátu, který základní model nedokáže spolehlivě vytvářet
- Máte >10,000 kvalitních dvojic vstupů a výstupů
Pro 95% firemních chatbotů — včetně toho našeho — je správnou volbou RAG.
