RAG apo fine-tuning: cila funksionon vërtet për chatbot-ët e biznesit

RAG kundrejt fine-tuning: kuadri i vendimmarrjes

Pyetja që na bëjnë më shpesh themeluesit është: "A duhet ta trajnoj GPT-4 me të dhënat e mia përmes fine-tuning, apo të përdor RAG?"

Pothuajse gjithmonë: RAG.

RAG në 60 sekonda

Gjenerimi i Përforcuar nga Rikthimi i Informacionit: në momentin e kërkesës, sistemi gjen fragmentet më relevante në bazën tuaj të njohurive dhe i përfshin në kontekstin e modelit.

Modeli përdor përmbajtjen TUAJ si burim autoritativ. Ai nuk mund të sajojë informacione përtej asaj që ka gjetur.

Pse RAG është zgjedhja më e mirë për chatbot-et e biznesit

1. Përditësohet menjëherë. Ndryshoni një çmim në faqen tuaj? RAG e merr parasysh që në kërkesën e radhës. Fine-tuning kërkon ritrajnim.

2. Izolim për çdo klient. Të dhënat e secilit klient ruhen në bazën e vet vektoriale të të dhënave. Nuk ka ndërthurje të të dhënave.

3. Më ekonomik. €0.0001 për kërkesë kundrejt €5,000+ për çdo proces fine-tuning.

4. Pa informacione të sajuara për faktet. Modeli citon fjalë për fjalë përmbajtjen e gjetur. Llogaritjet, çmimet, politikat — gjithçka është e saktë.

Kur ka kuptim fine-tuning

• Ju nevojitet një TON specifik që udhëzimet nuk mund ta riprodhojnë në mënyrë të qëndrueshme (p.sh., formalitet mjekësor, humor specifik i markës)
• Ju nevojitet rezultat i strukturuar në një format që modeli bazë nuk e prodhon në mënyrë të qëndrueshme
• Keni >10,000 çifte input/output me cilësi të lartë

Për 95% të chatbot-eve të biznesit — përfshirë edhe tonin — RAG është zgjidhja.