שני דרכים לגרום למודל להכיר את התוכן שלכם
מודל שפה יודע הרבה על העולם ולא יודע דבר על העסק שלכם. שתי דרכים לסגור את הפער: RAG מביא למודל את הקטעים הרלוונטיים מהמסמכים שלכם בזמן השאלה, ו-Fine-tuning מאמן את המודל עצמו על דוגמאות. הבלבול ביניהם עולה כסף, כי לרוב בוחרים באימון כשמה שהיה צריך הוא אחזור.
שתי הרשימות פרוסות במלואן, כולל מה שלא נוח לנו להגיד על אף אחת מהן.
יתרונות
חסרונות
יתרונות
חסרונות
אין כאן מנצחת. יש כאן התאמה, ולכל אפשרות יש את המקרה שבו היא הבחירה הנכונה.
מתאים כמעט לכל שימוש עסקי: סוכן שירות שעונה מהתקנון ומהמדריכים, חיפוש פנימי בידע הארגוני, עוזר שעונה על נתוני לקוח. אם התוכן שלכם משתנה, זו התשובה, וברוב המקרים היא גם התשובה כשהוא לא משתנה.
מתאים כשהבעיה היא איך המודל עונה ולא מה הוא יודע: טון מותגי אחיד, פורמט פלט קבוע שמערכת אחרת קוראת, או סיווג צר שחוזר אלפי פעמים. לרוב הוא מצטרף ל-RAG ואינו מחליף אותו.
צוות אוברסייט
ב-RAG, כמעט תמיד. הוא מוכיח את הערך בשבועות, הוא מאפשר לבדוק כל תשובה מול המקור, והוא לא מתיישן ברגע שמסמך מתעדכן. Fine-tuning נכנס אחר כך, ורק כשהתגלתה בעיה שהוא באמת פותר: סגנון שאינו נשמר, או פורמט שמערכת אחרת חייבת לקבל בדיוק.
ב-RAG לא: המסמכים נשארים אצלכם, ומה שנשלח לספק המודל הוא הקטע הרלוונטי לשאלה, בהתאם להגדרה שקובעת שהוא לא נשמר ולא משמש לאימון. ב-Fine-tuning הדאטה כן עולה לתהליך האימון, ולכן שם השיקול הזה נכנס לאפיון ולא לסוף הפרויקט.
יש שאלות שעדיף לשאול ישירות. נשמח לענות על השאלה שלכם באופן אישי.
דברו איתנובואו נדברRAG מול Fine-tuning
כמה שורות על מה שבונים, ונחזור עם המלצה אחת והנימוק שמאחוריה.
מודל שפה יודע הרבה על העולם ולא יודע דבר על העסק שלכם.
