prompt engineering, RAG, आणि fine-tuning मध्ये काय फरक आहे, आणि तुम्ही प्रत्येकचा केव्हा वापर करता?

• Prompt engineering — prompt मध्ये सूचना, संदर्भ आणि उदाहरणांद्वारे मॉडेलचे वर्तन आकार द्या. मॉडेलमध्ये काहीही बदलत नाही; तुम्ही फक्त अधिक चांगल्या प्रकारे संवाद साधता (system prompts, few-shot examples, output format). सर्वात स्वस्त आणि सर्वात वेगवान; तुमचा पहिला पर्याय.
• RAG (retrieval-augmented generation) — query time वर vector store, database, किंवा search मधून संबंधित दस्तऐवज पुनर्प्राप्त करा आणि त्यांना prompt मध्ये घाला. मॉडेल त्या दिलेल्या संदर्भ वरून उत्तर देते. जेव्हा ज्ञान बाह्य, खाजगी, किंवा बदलणारा असेल तेव्हा सर्वोत्तम.
• Fine-tuning — तुमच्या स्वतःच्या उदाहरणांवर मॉडेलची प्रशिक्षण सुरू ठेवा, त्याचे weights समायोजित करा. यामुळे सुसंगत शैली, format, किंवा संकुचित कौशल्य अंतर्भूत होते. शक्तिशाली पण महाग आणि स्थिर — ज्ञान प्रशिक्षण वेळी फ्रीজ केलेला असतो.

तुलना

निर्णय मार्गदर्शक

• prompting सह सुरू करा — प्रथम विनामूल्य सोडवा.
• मॉडेलला माहित नसलेले तथ्य आवश्यक आहेत, किंवा जे बदलतात (docs, prices, internal data)? RAG वापरा.
• विश्वसनीय शैली/format किंवा मोठ्या प्रमाणात विशेष कार्य आवश्यक आहे, आणि prompting पुरेसे सुसंगत नाही? Fine-tune करा.
• हे एकत्रित करा: fine-tuned मॉडेल RAG आणि चांगल्या prompt सह उत्पादनमध्ये सामान्य आहे.

हे महत्वाचे का आहे

चुकीचे साधन वापरणे महाग आहे: लोक सहसा ज्ञान जोडण्यासाठी fine-tune करण्याचा प्रयत्न करतात (जे RAG अधिक चांगल्या प्रकारे आणि स्वस्तपणे करते) किंवा वर्तन सुधारण्यासाठी (जे prompting हाताळते). हे जाणून घेणे की prompting वर्तन आकार देते, RAG ज्ञान पुरवते, आणि fine-tuning मॉडेल बदलते तुम्हाला सर्वात स्वस्त पद्धत निवडू देते जी काम करते — आणि त्यांना जाणीवपूर्वक एकत्रित करू देते उपचारासोबत नाही.