Сравнение RAG vs дообучение модели

Оба подхода решают одну задачу — добавить новые знания в LLM — но совершенно по-разному.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Как работает:

• Во время инференса извлекаются релевантные документы из внешней БД
• Документы подаются в контекст LLM вместе с вопросом
• Модель генерирует ответ, опираясь на найденные фрагменты

Плюсы:

• Скорость развёртывания: можно запустить за дни/недели
• Минимальные вычисления: не нужен GPU для обучения
• Актуальность: добавляешь новые документы — модель сразу их «видит»
• Контролируемость: видно, на какие источники ссылается ответ
• Безопасность: знания хранятся у вас, не в весах модели
• Масштабируемость: легко работать с базами на миллионы документов
• Дешевизна: API или локальное железо (CPU + SSD)

Минусы:

• Качество поиска: если retriever плохо сработал, модель получит плохой контекст
• Размер контекста: есть лимит на количество информации в промпте (100K-200K токенов)
• Сложные рассуждения: для задач, требующих синтеза многих документов, может быть недостаточно
• Латентность: поиск добавляет задержку к ответу

Когда использовать:

• Быстрое внедрение ассистента по вашим документам
• Частые обновления информации (нормативка, прайсы, регламенты)
• Нужна отслеживаемость источников
• Бюджет ограничен

Дообучение (Fine-tuning)

Как работает:

• Берётся предобученная модель
• На вашем датасете (примеры вопрос-ответ, инструкции и т.д.) модель обновляет свои веса
• Результат — новая модель с изменённым поведением/знаниями

Плюсы:

• Встроенные знания: информация становится частью модели, не нужен внешний поиск
• Скорость инференса: нет задержки на retrieval, просто генерируешь ответ
• Специализация: можно адаптировать стиль, формат ответов, предметную область
• Независимость: модель не зависит от внешней БД и качества поиска
• Низкая латентность: чистый LLM без дополнительных сервисов

Минусы:

• Дорого: нужны GPU, часы на обучение (сотни-тысячи $)
• Время: подготовка датасета + обучение = недели/месяцы
• Статичность: чтобы добавить новую информацию, нужно переобучивать
• Галлюцинации: модель может выдумывать факты, которых не было в данных
• Точность: сложнее гарантировать, что модель выучила именно то, что нужно
• Версионирование: сложнее управлять версиями обученных моделей

Когда использовать:

• Нужна низкая латентность (real-time приложения)
• Знания достаточно статичны (редко обновляются)
• Бюджет позволяет инвестировать в обучение
• Нужна специализация поведения модели

Гибридный подход (RAG + Fine-tuning)

На практике часто комбинируют:

1. Fine-tuning на стиль/инструкции: модель учится отвечать в нужном формате, быть экспертом в домене
2. RAG для свежих данных: актуальная информация подгружается из БД во время инференса

Пример:

• Обучаете модель отвечать как консультант (fine-tuning)
• Подгружаете текущую нормативку и документацию проекта (RAG)
• Модель комбинирует общие знания с конкретными деталями

Сравнительная таблица