prompt engineering, RAG, र fine-tuning बीचको भिन्नता के हो, र तपाई कहिले प्रत्येक प्रयोग गर्नुहुन्छ?

Question

Accepted Answer

ये तीनवटा तरिका हुन् जसले LLM लाई तपाइंले चाहेको कुरा गर्न सक्छन्, **विभिन्न तहमा** काम गरिरहेका छन्: prompting ले *आचरण* आकार दिन्छ, RAG ले *ज्ञान* इन्जेक्ट गर्छ, र fine-tuning ले *मोडेल* परिवर्तन गर्छ।

## तीनवटा दृष्टिकोण

- **Prompt engineering** — निर्देशन, सन्दर्भ, र prompt मा उदाहरणहरु मार्फत मोडेलको आचरण आकार दिनुहोस्। मोडेलको बारेमा कुनै पनि कुरा परिवर्तन हुँदैन; तपाइं केवल अझ राम्रो संचार गर्नुहुन्छ (system prompts, few-shot examples, output format)। सबैभन्दा सस्तो र द्रुत; तपाइंको **पहिलो विकल्प**।
- **RAG (retrieval-augmented generation)** — क्वेरी समयमा, प्रासंगिक कागजात (vector store, database, वा search बाट) पुनरुद्धार गर्नुहोस् र तिनलाई prompt मा घुसाउनुहोस्। मोडेल *सो सप्लाई गरिएको सन्दर्भ बाट* जवाफ दिन्छ। सबैभन्दा राम्रो जब ज्ञान **बाह्य, निजी, वा परिवर्तनशील** हुन्छ।
- **Fine-tuning** — तपाइंको आफ्नै उदाहरणहरुमा मोडेल प्रशिक्षण जारी राख्नुहोस्, यसको **weights** समायोजन गर्नुहोस्। यो एक सुसंगत शैली, ढाँचा, वा संकीर्ण कौशल मा बेक गर्छ। शक्तिशाली तर महँगो र **स्थिर** — ज्ञान प्रशिक्षण समय मा फ्रोजन हुन्छ।

## तुलना

| | Prompt engineering | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|---|
| **परिवर्तन** | Prompt | Prompt (+ retrieval) | Model weights |
| **सबैभन्दा राम्रो** | आचरण, ढाँचा, टोन | सबै भन्दा नयाँ / निजी तथ्य | सुसंगत शैली, संकीर्ण कार्य |
| **ज्ञान ताजापन** | N/A | लाइभ (डाटा पुन: अनुक्रमणिका) | प्रशिक्षण समय मा फ्रोजन |
| **लागत / प्रयास** | सबैभन्दा कम | माध्यम (infra) | सबैभन्दा उच्च (प्रशिक्षण + डाटा) |
| **अद्यावधिक** | पाठ सम्पादन गर्नुहोस् | अनुक्रमणिका अद्यावधिक गर्नुहोस् | पुन: प्रशिक्षण गर्नुहोस् |

## निर्णय गाइड

- **prompting** को साथ सुरु गर्नुहोस् — यो पहिले को लागी निःशुल्क समाधान गर्नुहोस्।
- तथ्य चाहिन्छ जो मोडेल जानँदैन, वा जो परिवर्तन हुन्छ (docs, मूल्य, आन्तरिक डाटा)? **RAG** प्रयोग गर्नुहोस्।
- एक विश्वसनीय शैली/ढाँचा वा पैमान मा एक विशेष कार्य चाहिन्छ, र prompting पर्याप्त सुसंगत छैन? **Fine-tune** गर्नुहोस्।
- ये **संयोजन**: एक fine-tuned मोडेल RAG र एक राम्रो prompt को साथ उत्पादन मा सामान्य हुन्छ।

## यो किन महत्वपूर्ण छ

गलत उपकरणमा पहुँचना महँगो छ: मानिसहरु अक्सर ज्ञान थप्न को लागि fine-tune गर्न को लागि प्रयास गर्छन् (जो RAG राम्रो र सस्तो गर्छ) वा आचरण ठीक गर्न को लागि (जो prompting सम्हाल्छ)। **prompting ले आचरण आकार दिन्छ, RAG ले ज्ञान सप्लाई गर्छ, र fine-tuning ले मोडेल परिवर्तन गर्छ** भन्ने कुरा जान्दा तपाइं सबैभन्दा सस्तो दृष्टिकोण छनोट गर्न सक्नुहुन्छ जो काम गर्छ — र तुरन्त सट्टामा सोचसमझ गरी तिनलाई संयोजन गर्न सक्नुहुन्छ।

	Prompt engineering	RAG	Fine-tuning
परिवर्तन	Prompt	Prompt (+ retrieval)	Model weights
सबैभन्दा राम्रो	आचरण, ढाँचा, टोन	सबै भन्दा नयाँ / निजी तथ्य	सुसंगत शैली, संकीर्ण कार्य
ज्ञान ताजापन	N/A	लाइभ (डाटा पुन: अनुक्रमणिका)	प्रशिक्षण समय मा फ्रोजन
लागत / प्रयास	सबैभन्दा कम	माध्यम (infra)	सबैभन्दा उच्च (प्रशिक्षण + डाटा)
अद्यावधिक	पाठ सम्पादन गर्नुहोस्	अनुक्रमणिका अद्यावधिक गर्नुहोस्	पुन: प्रशिक्षण गर्नुहोस्