RAG a fine-tuning: jak dobrać podejście do LLM w produkcji

Najpierw prompt engineering i few-shot — dopiero gdy to nie wystarcza, wchodzą RAG (świeża wiedza z Twoich dokumentów) lub fine-tuning (styl, format, specjalistyczny język).

Architektura RAG

Ingestia dokumentów, embeddingi, wyszukiwanie wektorowe, dołączenie kontekstu do promptu i generacja. Jakość zależy od chunkingu, modelu embeddingów i bazy wektorowej.

Fine-tuning

Zmienia zachowanie modelu na poziomie wag — dobre do formatu wyjścia, tonu marki lub wąskiej domeny, ale nie zastępuje aktualnej bazy wiedzy bez kosztownego ciągłego retreningu.

Koszty i operacje

RAG: koszt indeksacji i zapytań, aktualizacja dokumentów bez retreningu. Fine-tuning: koszt GPU, datasetów i pipeline’ów wersjonowania modeli.

Strategia hybrydowa

Często łączy się fine-tuned model lub instruct z RAG dla faktów; eval offline i online (human feedback) jest obowiązkowy.

Bezpieczeństwo

Ograniczenie prompt injection, filtrowanie źródeł, logowanie zapytań i odpowiedzi w regulowanych branżach.

Projektujecie produkt na LLM — pomagamy dobrać RAG, fine-tuning i infrastrukturę inferencji.