Wenn Unternehmen Sprachmodelle anpassen wollen, landen sie schnell bei zwei Strategien: Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation. Beide haben einen klaren Platz, loesen aber nicht dasselbe Problem.
Wann RAG sinnvoll ist
RAG eignet sich besonders, wenn aktuelle oder unternehmensspezifische Informationen aus Dokumenten und Datenquellen in Antworten einfliessen sollen, ohne das Modell selbst neu zu trainieren.
Wann Fine-Tuning sinnvoll ist
Fine-Tuning kann sinnvoll sein, wenn Sprachverhalten, Stil, Aufgabenstruktur oder spezialisierte Reaktionsmuster angepasst werden sollen und diese Aenderungen dauerhaft im Modellverhalten liegen sollen.
Fazit
In vielen Business-Anwendungen ist RAG der pragmatischere Startpunkt, weil Wissen flexibler aktualisiert werden kann. Fine-Tuning wird interessanter, wenn Verhalten und Spezialisierung des Modells selbst im Mittelpunkt stehen.