RAGはデータ検索とテキスト生成を組み合わせたものです。企業の構造化データと非構造化データはベクターデータベースに保存されます。関連するコンテンツを検索すると、関連する要約や内容が見つかり、それらをコンテキストとして形成し、LLM/SLMのテキスト補完機能と組み合わせてコンテンツを生成します。
ファインチューニングは特定のモデルの改善に基づいています。モデルのアルゴリズムから始める必要はありませんが、データを継続的に蓄積する必要があります。業界の専門用語や言語表現をより正確にしたい場合は、ファインチューニングが適しています。しかし、データが頻繁に変わる場合は、ファインチューニングは複雑になることがあります。
外部データの導入が必要な場合は、RAGが最適です。
安定して正確な業界知識を出力したい場合は、ファインチューニングが良い選択です。RAGは関連コンテンツを優先的に引き出しますが、専門的なニュアンスを必ずしも完璧に捉えるわけではありません。
ファインチューニングには高品質なデータセットが必要で、データ範囲が狭い場合はあまり効果が出ません。RAGはより柔軟です。
ファインチューニングはブラックボックス的で内部の仕組みを理解しにくいですが、RAGはデータの出所を特定しやすく、幻覚や内容の誤りを効果的に調整できるため、透明性が高まります。
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