RAG ar fine-tuning: kas iš tiesų veikia verslo pokalbių robotams
90% atvejų verslo pokalbių robotams tinka RAG. Fine-tuning verta rinktis, kai reikia konkretaus tono ar išvesties formato. Štai kaip nustatyti, ko reikia Jums.
GlobalChatbot komanda
Inžinerija, strategija, klientų laimėjimai
RAG ar fine-tuning: sprendimo principai
Dažniausiai iš verslų kūrėjų sulaukiame šio klausimo: „Ar turėčiau pritaikyti GPT-4 savo duomenims naudodamas fine-tuning, ar rinktis RAG?“
Beveik visada – RAG.
RAG per 60 sekundžių
Generavimas naudojant informacijos paiešką (Retrieval-Augmented Generation): gavus užklausą, iš žinių bazės atrenkamos aktualiausios informacijos dalys ir įtraukiamos į modelio kontekstą.
Modelis JŪSŲ turinį naudoja kaip patikimą informacijos šaltinį. Jis negali haliucinuoti remdamasis informacija, kurios nebuvo rasta.
Kodėl RAG yra geresnis pasirinkimas verslo pokalbių robotams
1. Atnaujinimai pritaikomi iš karto. Pakeitėte kainą svetainėje? RAG ją matys gavęs kitą užklausą. Fine-tuning atveju modelį reikėtų mokyti iš naujo.
2. Atskiri kiekvieno kliento duomenys. Kiekvieno kliento duomenys saugomi atskiroje vektorinėje DB. Duomenys tarpusavyje nesusimaišo.
3. Mažesnės sąnaudos. €0.0001 už užklausą, palyginti su €5,000+ už vieną fine-tuning procesą.
4. Jokių faktinių haliucinacijų. Modelis pažodžiui cituoja rastą turinį. Skaičiavimai, kainos, taisyklės – viskas tikslu.
Kada verta rinktis fine-tuning
- Jums reikia konkretaus TONO, kurio nepavyksta patikimai atkartoti naudojant instrukcijas (pvz., formalaus medicininio stiliaus ar konkrečiam prekės ženklui būdingo humoro)
- Jums reikia struktūrizuoto formato atsakymų, kurių bazinis modelis negali patikimai pateikti
- Turite >10,000 aukštos kokybės įvesties ir išvesties porų
95% verslo pokalbių robotų, įskaitant mūsų, tinkamiausias sprendimas yra RAG.
