L

Learn AI

Відстежуй прогрес · навчайся офлайн

Відкрити

Урок 6 із 7

RAG проти донавчання

6 хв читання

Ти хочеш, щоб модель знала твій продукт і звучала як твій бренд. Одне з цього — задача для RAG, а інше — для донавчання. Що є що?

Знання проти поведінки

RAG додає знання в момент запиту — він передає моделі факти для читання, не змінюючи саму модель. Донавчання змінює саму модель — ти продовжуєш навчати базову модель на прикладах, щоб вона засвоїла нову поведінку: формат, тон, задачу, яку виконує надійно. RAG — про те, що вона знає; донавчання — про те, як вона поводиться.

RAG постачає знання в момент запиту; донавчання переформовує поведінку через навчання.

Як обрати

Факти, що змінюються, або мають бути актуальними й цитованими? Це RAG — онови документ, а не ваги. Сталий стиль, суворий формат виводу чи вузька задача, з якою базова модель не справляється? Це донавчання. Вони не суперники: чимало реальних систем донавчають заради поведінки й використовують RAG заради знань. Спершу тягнися до RAG — він дешевший, швидший до змін і простіший для відстеження.

Мінливі факти → RAG. Стала поведінка чи формат → донавчання. Часто потрібні обидва.

Донавчання запікає знання у ваги, де їх важко оновити й неможливо процитувати. Ось чому це неправильний інструмент для фактів, що змінюються — і правильний для поведінки, що не має змінюватися.

Суть у формі

Твій асистент знає твої продукти (вони змінюються щотижня), але відповідає сухим, не бренд-голосом. Який правильний розподіл?

Продовжити в застосунку

Пройди весь курс «RAG і пошук» — з відстеженням

Отримай персональний план, прогрес і стріки в застосунку — цей урок і кожен наступний, по порядку.