RAG vs fine-tuning: ce funcționează cu adevărat pentru chatboturile de business

RAG vs fine-tuning: criteriul de alegere

Întrebarea pe care o primim cel mai des de la fondatori: „Ar trebui să fac fine-tuning pentru GPT-4 folosind datele mele sau să folosesc RAG?”

Aproape întotdeauna: RAG.

RAG în 60 de secunde

Retrieval-Augmented Generation: în momentul interogării, sistemul preia cele mai relevante fragmente din baza ta de cunoștințe și le introduce în contextul modelului.

Modelul folosește conținutul DUMNEAVOASTRĂ ca sursă de referință. Nu poate inventa informații dincolo de conținutul preluat.

De ce este RAG soluția mai bună pentru chatboturile de business

1. Actualizări instantanee. Ați modificat un preț pe site? RAG va prelua schimbarea la următoarea interogare. Fine-tuningul necesită reantrenare.

2. Izolarea datelor pentru fiecare client. Datele fiecărui client sunt stocate în propria bază de date vectorială. Fără contaminare între seturile de date.

3. Costuri mai mici. €0.0001 per interogare vs €5,000+ pentru fiecare sesiune de fine-tuning.

4. Fără informații factuale inventate. Modelul citează textual conținutul preluat. Calcule, prețuri, politici — toate sunt corecte.

Când este util fine-tuningul

• Aveți nevoie de un anumit TON pe care prompturile nu îl pot reproduce în mod fiabil (de exemplu, limbaj medical formal sau umor specific brandului)
• Aveți nevoie de rezultate structurate într-un format pe care modelul de bază nu îl poate genera în mod fiabil
• Aveți >10,000 de perechi input/output de înaltă calitate

Pentru 95% dintre chatboturile de business — inclusiv al nostru — RAG este soluția potrivită.