கேள்வி: உரை பொறியியல் (prompt engineering), RAG, மற்றும்미세 조정 (fine-tuning) ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான வேறுபாடு என்ன, மற்றும் ஒவ்வொன்றையும் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்?

Question

Accepted Answer

இவை LLM ஐ நீங்கள் விரும்பியபடி செயல்பட வைப்பதற்கான மூன்று வழிகள், **வெவ்வேறு அடுக்குகளில்** வேலை செய்கிறது: உரை உருவாக்கம் *நடத்தை* உருவாக்குகிறது, RAG *அறிவை* செருகுகிறது, மற்றும் fine-tuning *மாதிரি* என்பதை மாற்றுகிறது.

## மூன்று முறைகள்

- **உரை பொறியியல்** — உரையில் வழிமுறைகள், சூழல், மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகளின் மூலம் மாதிரியின் நடத்தையை வடிவமைக்கவும். மாதிரி பற்றி எதுவும் மாறாது; நீங்கள் சிறப்பாக தொடர்பு கொள்ளுங்கள் (system prompts, few-shot examples, output format). மலிவான மற்றும் வேகமான; உங்கள் **முதல் தேர்வு**.
- **RAG (retrieval-augmented generation)** — வினவல் நேரத்தில், தொடர்புடைய ஆவணங்களை (vector store, database, அல்லது search இலிருந்து) பெறுங்கள் மற்றும் அவற்றை உரையில் செருகுங்கள். மாதிரி *அந்த* வழங்கப்பட்ட சூழலிலிருந்து பதிலளிக்கிறது. அறிவு **வெளிப்புற, தனியுரிமை, அல்லது மாறிக் கொண்டிருக்கும்** போது சிறந்தது.
- **Fine-tuning** — உங்கள் சொந்த எடுத்துக்காட்டுகளில் மாதிரியின் பயிற்சியைத் தொடர்ந்து, அதன் **weights** ஐ சரிசெய்யவும். இது ஒரு நிலையான பாணி, வடிவம், அல்லது குறுகிய திறமை தயாரிக்கிறது. சக்திவாய்ந்தது ஆனால் செலவு மிக்கது மற்றும் **நிலையான** — அறிவு பயிற்சி நேரத்தில் முடிந்துவிடும்.

## ஒப்பீடு

| | உரை பொறியியல் | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|---|
| **மாற்றங்கள்** | உரை | உரை (+ retrieval) | மாதிரி weights |
| **சிறந்ததாக** | நடத்தை, வடிவம், தொனி | புதிய / தனியுரிமை உண்மைகள் | நிலையான பாணி, குறுகிய பணிகள் |
| **அறிவு புதியதன் தன்மை** | N/A | Live (re-index data) | பயிற்சி நேரத்தில் முடிந்துவிடும் |
| **செலவு / முயற்சி** | மலிவான | நடுத்தர (infra) | மிக உচ்சம் (training + data) |
| **புதுப்பித்தல்** | உரை திருத்தவும் | குறியீட்டை புதுப்பிக்கவும் | Re-train |

## முடிவு வழிகாட்டி

- **உரை பொறியியலுடன்** தொடங்கவும் — முதலில் இலவசமாக தீர்க்கவும்.
- மாதிரி அறியாத உண்மைகளின் தேவை, அல்லது அவை மாறுகின்றன (docs, prices, internal data)? **RAG** ஐ பயன்படுத்தவும்.
- நம்பகமான பாணி/வடிவம் அல்லது அளவில் ஒரு சிறப்பு பணிதேவை, மற்றும் உரை பொறியியல் போதுமான நிலையாக இல்லை? **Fine-tune** .
- இவை **இணைந்து**: fine-tuned மாதிரி RAG மற்றும் ஒரு நல்ல உரை உடன் உற்பத்தி பொதுவாக.

## ஏன் இது முக்கியமாக உள்ளது

சரியான கருவியை தவறாக பயன்படுத்துவது விலையுயர்ந்தது: மக்கள் அடிக்கடி அறிவை சேர்க்க fine-tune பயன்படுத்த முயற்சி செய்கிறார்கள் (RAG நன்றாக மற்றும் மலிவாக செய்கிறது) அல்லது நடத்தை சரி செய்ய (உரை பொறியியல் கையாளுகிறது). **உரை பொறியியல் நடத்தை வடிவமைக்கிறது, RAG அறிவை வழங்குகிறது, மற்றும் fine-tuning மாதிரி என்பதை மாற்றுகிறது** என்பது அறிந்து உள்ளது, நீங்கள் செயல்படும் மலிவான முறையைத் தேர்ந்தெடுக்க — மற்றும் அவற்றை வேண்டுமென்றே இணைக்கவும் சேர்க்கையாக அல்ல.

	உரை பொறியியல்	RAG	Fine-tuning
மாற்றங்கள்	உரை	உரை (+ retrieval)	மாதிரி weights
சிறந்ததாக	நடத்தை, வடிவம், தொனி	புதிய / தனியுரிமை உண்மைகள்	நிலையான பாணி, குறுகிய பணிகள்
அறிவு புதியதன் தன்மை	N/A	Live (re-index data)	பயிற்சி நேரத்தில் முடிந்துவிடும்
செலவு / முயற்சி	மலிவான	நடுத்தர (infra)	மிக உচ்சம் (training + data)
புதுப்பித்தல்	உரை திருத்தவும்	குறியீட்டை புதுப்பிக்கவும்	Re-train