ファインチューニングとRAGは似て見えて役割が異なります。何を改善したいのかを明確にしないと、設計もコストもぶれます。
RAGが向くケース
主に次のような場合です。
- 最新知識を使いたい
- 社内文書を参照したい
- ソースとの紐付けが欲しい
- 更新を素早く反映したい
ファインチューニングが向くケース
一方で、モデルの振る舞い、スタイル、応答形式を深く変えたいならファインチューニングが適します。
結論
選ぶ基準は、知識を外から持ち込みたいのか、モデル自体の挙動を変えたいのかです。
モデル調整と知識検索をどう使い分けるべきかを整理します。
公開日
2023年9月13日
読了時間
1 分で読めます
著者
NextBrain AI

ファインチューニングとRAGは似て見えて役割が異なります。何を改善したいのかを明確にしないと、設計もコストもぶれます。
主に次のような場合です。
一方で、モデルの振る舞い、スタイル、応答形式を深く変えたいならファインチューニングが適します。
選ぶ基準は、知識を外から持ち込みたいのか、モデル自体の挙動を変えたいのかです。