| RAG (Retrieval-Augmented Generation) | VS | Fine-Tuning |
|---|---|---|
| يحقن الوثائق ذات الصلة في أمر النموذج اللغوي الكبير وقت الاستعلام لإجابات محدّثة ومبنية على مصادر. | يدرب النموذج على بيانات مجال محدد لدمج المعرفة والسلوك بشكل دائم. |
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
المزايا
- لا يحتاج إعادة تدريب
- محدّث دائمًا
- استشهادات مصادر شفافة
- تكلفة حساب أقل
العيوب
- جودة الاسترجاع تؤثر على الإخراج
- يتطلب إعداد قاعدة بيانات متجهة
- حدود طول الأمر
Fine-Tuning
المزايا
- خبرة مجال عميقة
- أوامر أصغر واستدلال أسرع
- نبرة ونمط مخصص
- بدون زمن استرجاع
العيوب
- تكلفة تدريب مرتفعة
- يمكن أن يتخيّل إذا كانت البيانات ضعيفة
- يتطلب إعادة تدريب دورية
- إعداد البيانات معقد
الحكم
RAG أسرع في التنفيذ ويبقي البيانات طازجة. الضبط الدقيق يوفر تخصيصًا أعمق لكنه يكلف أكثر. معظم الفرق تبدأ بـ RAG ولا تستخدم الضبط الدقيق إلا عندما لا يكفي الاسترجاع.
متى تستخدم أيهما
استخدم RAG لقواعد المعرفة والأنظمة الشائعة والمحتوى الديناميكي. استخدم الضبط الدقيق للمجالات المتخصصة وتنسيقات الإخراج المخصصة وعندما يكون التأخير مهمًا.
مستعد لإتقان أدوات الذكاء الاصطناعي عمليًا؟