RAG vs fine-tuning: co naprawdę sprawdza się w chatbotach dla firm

RAG a fine-tuning: ramy decyzyjne

Najczęściej słyszymy od założycieli firm pytanie: „Czy dostroić GPT-4 na własnych danych, czy zastosować RAG?”

Niemal zawsze odpowiedź brzmi: RAG.

RAG w 60 sekund

Retrieval-Augmented Generation: w momencie otrzymania zapytania system wyszukuje najbardziej trafne fragmenty w bazie wiedzy i umieszcza je w kontekście modelu.

Model traktuje PAŃSTWA treści jako wiarygodne źródło. Nie może halucynować poza zakresem wyszukanych informacji.

Dlaczego RAG sprawdza się lepiej w chatbotach biznesowych

1. Natychmiastowe aktualizacje. Zmienili Państwo cenę na stronie? RAG uwzględni ją już przy następnym zapytaniu. Fine-tuning wymaga ponownego trenowania.

2. Izolacja danych poszczególnych klientów. Dane każdego klienta znajdują się w osobnej wektorowej bazie danych. Nie ma ryzyka przenikania danych.

3. Niższe koszty. €0.0001 za zapytanie w porównaniu z €5,000+ za jeden proces fine-tuningu.

4. Brak halucynacji dotyczących faktów. Model cytuje wyszukane treści dosłownie. Obliczenia, ceny i zasady — wszystko pozostaje zgodne z danymi.

Kiedy fine-tuning ma sens

• Potrzebują Państwo konkretnego TONU komunikacji, którego nie da się niezawodnie odtworzyć za pomocą promptów (np. formalnego języka medycznego lub humoru charakterystycznego dla marki)
• Potrzebują Państwo ustrukturyzowanych odpowiedzi w formacie, którego model bazowy nie generuje wystarczająco niezawodnie
• Mają Państwo >10,000 wysokiej jakości par danych wejściowych i wyjściowych

W przypadku 95% chatbotów biznesowych — w tym naszego — właściwym wyborem jest RAG.