RAG vs Fine-Tuning: Hangisini Ne Zaman Kullanmalı?

LLM'leri kurumsal bilgilerle zenginleştirmenin iki ana yolu var: RAG ve Fine-Tuning. Her ikisinin de yeri var.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Model çağrılmadan önce, ilgili dokümanlar veritabanından çekilerek prompt'a eklenir.

Avantajları:

Dezavantajları:

Fine-Tuning

Model, domain verileri üzerinde ek eğitimden geçirilir.

Avantajları:

Dezavantajları:

Karar Matrisi

| Senaryo | Öneri |

|---------|-------|

| Sık güncellenen bilgi | RAG |

| Tutarlı çıktı formatı | Fine-Tuning |

| Hızlı başlangıç | RAG |

| Domain jargonu | Fine-Tuning |

| Kaynak gösterme önemli | RAG |

| Düşük latency kritik | Fine-Tuning |

Hibrit Yaklaşım

En iyi sonuçlar genellikle ikisinin kombinasyonuyla alınır:

1. Fine-tuned model (format, stil, terminoloji)

2. RAG ile güncel bilgi enjeksiyonu

Başlangıç için RAG deneyin. Yetersiz kalırsa fine-tuning ekleyin.