مقارنة بين RAG و Fine-tuning

إن RAG (Retrieval Augmented Generation) و fine-tuning الضبط الدقيق هما طريقتان لتحسين نماذج اللغة، لكنهما تختلفان في المنهجية وحالات الاستخدام. يتضمن الضبط الدقيق تدريب نموذج مدرب مسبقًا على مجموعة بيانات محددة لتكييفها مع مهمة معينة، مما يجعلها أكثر دقة لهذا السياق ولكنها تقتصر على المعرفة الواردة في بيانات التدريب.

من ناحية أخرى، يجمع RAG بين استرجاع المعلومات وتوليدها في الوقت الفعلي، مما يسمح للنموذج بالوصول إلى بيانات خارجية محدثة وإنتاج استجابات ذات صلة بالسياق. في حين أن الضبط الدقيق مثالي للمهام المتخصصة والثابتة، فإن RAG أكثر ملاءمة للمهام الديناميكية التي تتطلب استجابات قائمة على الحقائق في الوقت الفعلي.