Корпоративный AI-поиск

RAG или fine-tuning: что выбрать для корпоративных знаний

Сравнение RAG и дообучения по задаче, актуальности, источникам, стилю, данным, стоимости обновления и проверяемости ответа.

Коротко: RAG подходит, когда ответ должен опираться на меняющиеся документы и показывать источники. Fine-tuning полезен для устойчивого поведения, формата или специализированного навыка, но не является надёжным способом загрузить актуальную базу фактов.

Определение

RAG добавляет найденный контекст во время запроса; fine-tuning меняет параметры модели на примерах поведения. Подходы решают разные задачи и могут сочетаться.

Когда это важно

Как принять решение

СитуацияЧто проверяемРешение
Факты часто меняютсяВерсии и необходимость цитатRAG
Нужен устойчивый форматДостаточно качественных примеровFine-tuning или шаблон
Нужны оба свойстваРаздельные метрики поиска и поведенияКомбинация

Порядок работы

  1. Разделить задачу. Отделить знание фактов от стиля и навыка.
  2. Задать качество. Определить тестовые вопросы и классы ошибок.
  3. Оценить обновление. Сравнить версии, стоимость и скорость изменений.
  4. Провести пилот. Проверить выбранный подход на реальных источниках.

Типичные ошибки

Практические рекомендации

Вывод: Выбор определяется типом неизвестной: актуальные проверяемые знания требуют одного механизма, устойчивое поведение — другого.

Частые вопросы

Можно использовать оба?

Да, если есть отдельное обоснование и метрики для каждого слоя.

Что дешевле?

Зависит от объёма, частоты обновления и качества; сравнивают полную стоимость.

Нужна ли векторная база?

Не всегда; способ поиска выбирают по корпусу и тестовым вопросам.

Следующий шаг

Корпоративный AI-поиск

Спроектировать RAG с правами, версиями и измеримым качеством.

Открыть решение
Обсудить задачу