RAG बनाम Fine-Tuning बनाम Long Context

तीन औज़ार, तीन काम

RAG बड़े या बदलते ज्ञान, प्रति-user अनुमतियों और स्रोत देने वाले उत्तरों के लिए ठीक है। Fine-tuning मॉडल का व्यवहार (शैली, format, संकरे कौशल) बदलती है और बदलते तथ्य रखने का ख़राब तरीक़ा है। Long context (सब कुछ prompt में डालना) छोटे, स्थिर दस्तावेज़ समूहों के लिए सबसे सरल है, पर हर call महँगी होती है, उत्तर धीमे हो सकते हैं, और बहुत लंबे इनपुट के बीच दबे ब्योरे मॉडल चूक सकता है। ये मिलते भी हैं: fine-tuned मॉडल RAG के साथ उपयोग हो सकता है और लंबी window से ज़्यादा chunks retrieve हो सकते हैं। जो सबसे सरल तरीक़ा आपकी सटीकता, लागत और ताज़गी की ज़रूरतें पूरी करे, उससे शुरू करें।

निर्णय तालिका

शुरुआती बिंदु; अपने परीक्षणों से पुष्टि करें।

Situation                                  Lean toward
20 pages, rarely change, low traffic         long context
10,000 docs, change weekly, need citations   RAG
Need a consistent tone/format on every reply fine-tuning (+ RAG for facts)
Different users may see different documents  RAG with permission filters
Unsure                                       prototype RAG, measure on 50 real questions

तरीक़े मिलाएँ

छोटी, स्थिर "style guide" system prompt में रह सकती है जबकि बदलते तथ्य retrieval से आते हैं। हर औज़ार को उसके सबसे अच्छे काम में लगाएँ।

त्वरित जाँच: कौन-सी ज़रूरत सबसे साफ़ RAG की ओर इशारा करती है?

• मॉडल को छोटा करना
• सिर्फ़ तयशुदा brand लहजा
• 5 पंक्तियों की छोटी स्थिर FAQ
• हज़ारों बदलते दस्तावेज़ों से स्रोत-सहित उत्तर