Prompt engineering, RAG ve fine-tuning arasındaki fark nedir ve her birini ne zaman kullanırsınız?

Üç yaklaşım

• Prompt engineering — model davranışını prompttaki talimatlar, bağlam ve örnekler aracılığıyla şekillendirin. Modelde hiçbir şey değişmez; sadece daha iyi iletişim kurarsınız (system promptlar, few-shot örnekler, çıktı formatı). En ucuz ve en hızlı; ilk seçenek.
• RAG (retrieval-augmented generation) — sorgu zamanında ilgili belgeleri (bir vector store, veritabanı veya arama motorundan) alın ve bunları prompte ekleyin. Model bu sağlanan bağlam üzerinden yanıt verir. Bilgi dış, gizli veya değişken olduğunda en iyisidir.
• Fine-tuning — modeli kendi örneklerinizde eğiterek devam edin, ağırlıklarını ayarlayın. Bu tutarlı bir stil, format veya dar bir yetkinliği kodlar. Güçlü ama pahalı ve statiktir — bilgi eğitim zamanında dondurulur.

Karşılaştırma

Karar rehberi

• Prompting ile başlayın — önce bunu bedavaya çözün.
• Modelin bilmediği veya değişen gerçeklere (belgeler, fiyatlar, dahili veriler) ihtiyacınız mı var? RAG kullanın.
• Ölçekte güvenilir bir stil/format veya uzmanlaşmış bir görev yapmanız gerekir mi ve prompting yeterince tutarlı değil mi? Fine-tune yapın.
• Bu yaklaşımlar birleştirilir: fine-tuned bir model ve RAG ile iyi bir prompt, üretimde yaygındır.

Neden önemli

Yanlış araç seçmek pahalıdır: insanlar genellikle bilgi eklemek için fine-tune yapmayı denerler (bunu RAG daha iyi ve daha ucuz yapar) veya davranışı düzeltmek için (bunu prompting halleder). Prompting davranışı şekillendirir, RAG bilgi sağlar ve fine-tuning modeli değiştirir olduğunu bilmek, işe yarayacak en ucuz yaklaşımı seçmenize ve bunları kazara değil bilinçli olarak birleştirmenize olanak sağlar.