RAG vs Fine-tuning: когда какой подход выбрать в 2025
Два главных способа адаптировать LLM под вашу задачу. Оба работают — но в разных ситуациях.
Коротко: что чем
| Критерий | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Данные | Документы, FAQ, база знаний | Примеры вход→выход |
| Скорость внедрения | Дни | Недели–месяцы |
| Апдейты | Добавил документ — готово | Новое обучение |
| Персонализация | Через контекст | В весах модели |
Когда RAG достаточно
- Вопросы по документации, база знаний.
- Данные часто меняются (прайсы, регламенты).
- Мало размеченных пар «вопрос—ответ».
- Нужно быстро попробовать идею.
Когда нужен Fine-tuning
- Специфический стиль (тональность бренда, жаргон).
- Строгий формат вывода (JSON, структуры).
- RAG даёт галлюцинации из чужих документов.
- Есть 500+ качественных примеров.
Гибрид: лучшее из обоих
- Fine-tune на формате и тоне.
- RAG подтягивает актуальные данные в контекст.
- Промпт склеивает: «Отвечай в нашем стиле, опираясь на документы ниже».
Начните с RAG. Переходите на fine-tuning только когда упрётесь в потолок качества.