prompt engineering, RAG, અને fine-tuning વચ્ચે શું તફાવત છે, અને તમે પ્રત્યેક કોના ઉપયોગ કરો છો?

• Prompt engineering — system prompts, few-shot examples, output format જેવા નિર્દેશ, સંદર્ભ અને ઉદાહરણો દ્વારા મોડેલની વર્તણૂક આકાર આપો. મોડેલ વિશે કંઈ બદલાતું નથી; તમે સરળતાથી સંચાર કરો છો. સૌથી સસ્તું અને સૌથી ઝડપી; તમારો પ્રથમ પ્રયાસ.
• RAG (retrieval-augmented generation) — query સમયે, સંબંધિત દસ્તાવેજો (vector store, database, અથવા search માંથી) મેળવો અને તેમને prompt માં દાખલ કરો. મોડેલ તે આપેલ સંદર્ભ પરથી જવાબ આપે છે. સર્વોત્તમ જ્યારે જ્ઞાન બાહ્ય, ખાનગી, અથવા બદલાતું હોય.
• Fine-tuning — તમારા પોતાના ઉદાહરણો પર મોડેલની તાલીમ ચાલુ રાખો, તેના weights સમાયોજન કરો. આ સુસંગત શૈલી, ફોર્મેટ, અથવા સંકુચિત કૌશલ્યમાં બેક કરે છે. શક્તિશાળી પરંતુ મોંઘું અને સ્થિર — જ્ઞાન તાલીમ સમયે ફ્રીજ છે.

સરખામણી

નિર્ણય માર્ગદર્શક

• prompting સાથે શરૂ કરો — તેને મુક્ત પર પહેલા હલ કરો.
• મોડેલ જે જાણતું નથી તે તથ્યો જોઈએ છે, અથવા જે બદલાય છે (docs, prices, internal data)? RAG વાપરો.
• નિર્ભરક શૈલી/ફોર્મેટ અથવા બિના-ટ્યુન-સમર્થિત કાર્ય જોઈએ છે જો prompting પર્યાપ્ત સુસંગત નથી? Fine-tune કરો.
• આ જોડાય છે: production માં fine-tuned મોડેલ RAG અને સારા prompt સાથે સામાન્ય છે.

શા માટે તે મહત્ત્વનું છે

ભૂલી જવું સાધન ખર્ચાળ છે: લોકો ઘણીવાર જ્ઞાન ઉમેરવા માટે fine-tune કરવાનો પ્રયાસ કરે છે (જે RAG વધુ સારી અને સસ્તી રીતે કરે છે) અથવા વર્તણૂક સુધારવા માટે (જે prompting સંભાળે છે). એવું જાણવું કે prompting વર્તણૂક આકાર આપે છે, RAG જ્ઞાન પૂરું પાડે છે, અને fine-tuning મોડેલ બદલે છે તમને સૌથી સસ્તો અભિગમ પસંદ કરવા દે છે જે કાર્ય કરે છે — અને તેમને આકસ્મિક બદલે દર્શનપૂર્વક જોડો.