RAG vs fine-tuning: แบบไหนใช้ได้ผลจริงกับแชตบอตธุรกิจ

RAG vs fine-tuning: กรอบแนวคิดในการเลือกใช้งาน

คำถามที่เราได้รับจากผู้ก่อตั้งธุรกิจบ่อยที่สุดคือ: "ควร fine-tune GPT-4 ด้วยข้อมูลของเรา หรือใช้ RAG?"

คำตอบแทบทุกครั้งคือ: RAG

ทำความเข้าใจ RAG ใน 60 วินาที

Retrieval-Augmented Generation: เมื่อมีคำถามเข้ามา ระบบจะค้นหาส่วนเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากฐานความรู้ของคุณ แล้วนำไปใส่ในบริบทที่ส่งให้โมเดล

โมเดลจะใช้เนื้อหาของคุณเป็นแหล่งข้อมูลหลักที่เชื่อถือได้ จึงไม่สามารถสร้างข้อมูลเกินกว่าสิ่งที่ค้นคืนมาได้

เหตุผลที่ RAG เหมาะกับแชตบอตสำหรับธุรกิจมากกว่า

1. อัปเดตได้ทันที เปลี่ยนราคาบนเว็บไซต์ใช่ไหม? RAG จะเห็นข้อมูลใหม่ตั้งแต่คำถามถัดไป ส่วน fine-tuning ต้องฝึกโมเดลใหม่

2. แยกข้อมูลของลูกค้าแต่ละราย ข้อมูลของลูกค้าแต่ละรายจะอยู่ใน vector DB ของตนเอง จึงไม่มีการปะปนข้ามกัน

3. ประหยัดกว่า €0.0001 ต่อคำถาม เทียบกับ €5,000+ ต่อการ fine-tuning หนึ่งครั้ง

4. ไม่สร้างข้อมูลเท็จในเรื่องข้อเท็จจริง โมเดลอ้างอิงเนื้อหาที่ค้นคืนมาแบบคำต่อคำ ไม่ว่าจะเป็นการคำนวณ ราคา หรือนโยบาย ข้อมูลทั้งหมดจึงแม่นยำ

เมื่อใดที่ fine-tuning เป็นทางเลือกที่เหมาะสม

• คุณต้องการน้ำเสียงเฉพาะที่ prompt ไม่สามารถสร้างได้อย่างสม่ำเสมอ (เช่น ภาษาทางการด้านการแพทย์ หรืออารมณ์ขันเฉพาะของแบรนด์)
• คุณต้องการผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างในรูปแบบที่โมเดลพื้นฐานไม่สามารถสร้างได้อย่างสม่ำเสมอ
• คุณมีคู่ข้อมูลอินพุต/เอาต์พุตคุณภาพสูง >10,000 คู่

สำหรับแชตบอตธุรกิจ 95% — รวมถึงของเรา — RAG คือคำตอบ