Mitä eroa on prompt engineeringissa, RAG:issa ja fine-tuningissa, ja milloin käytät kutakin?

• Prompt engineering — muokkaa mallin käyttäytymistä ohjeilla, kontekstilla ja esimerkeillä promptissa. Mallia ei muuteta; kommunikoit vain paremmin (system prompts, few-shot examples, output format). Halvin ja nopein; ensimmäinen valintasi.
• RAG (retrieval-augmented generation) — hakee kyselyn aikaan relevantit dokumentit (vektorivarastosta, tietokannasta tai hausta) ja lisää ne promptiin. Malli vastaa annetusta kontekstista. Paras kun tieto on ulkoinen, yksityinen tai muuttuva.
• Fine-tuning — jatka mallin koulutusta omilla esimerkeillä muuttamalla sen painoja. Tämä vakiinnuttaa johdonmukaisen tyylin, formaatin tai kapean taidon. Voimakas mutta kallista ja staattista — tieto on jäädytetty koulutusaikaan.

Vertailu

Päätösopas

• Aloita promptingilla — ratkaise se ilmaiseksi ensin.
• Tarvitset faktoja joita malli ei tiedä tai jotka muuttuvat (dokumentit, hinnat, sisäinen data)? Käytä RAG:ia.
• Tarvitset luotettavaa tyyliä/formaattia tai erikoistunutta tehtävää suuressa mittakaavassa, eikä prompting ole tarpeeksi johdonmukaista? Fine-tune.
• Nämä yhdistyvät: fine-tuned malli RAG:in ja hyvän promptin kanssa on yleinen tuotannossa.

Miksi se on tärkeää

Väärän työkalun valitseminen on kallista: ihmiset yrittävät usein fine-tuneata tiedon lisäämiseksi (joka RAG tekee paremmin ja halvemmin) tai käyttäytymisen korjaamiseksi (joka prompting ratkaisee). Ymmärtäminen että prompting muokkaa käyttäytymistä, RAG toimittaa tietoa, ja fine-tuning muuttaa mallia antaa sinulle mahdollisuuden valita halvin toimiva lähestymistapa — ja yhdistää ne tarkoituksella eikä sattumalta.