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In prompt engineering when to use RAG or finetuning ?<end_of_turn>
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Prompt Engineering ist ein entscheidender Aspekt bei der Arbeit mit Sprachmodellen wie GPT-3 oder GPT-4. Die Wahl zwischen der Verwendung eines RAG-Ansatzes (Retrieval-Augmented Generation) oder einer Feinabstimmung hängt von den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen Ihrer Aufgabe ab. Hier ist eine Aufschlüsselung, wann die einzelnen Produkte verwendet werden sollten:

Verwenden Sie RAG (Retrieval-Augmented Generation), wenn:

Sie benötigen aktuelle Informationen: RAG kombiniert die Generierungsfähigkeiten des Sprachmodells mit dem Echtzeitabruf von Informationen aus externen Quellen. Dies ist besonders nützlich, wenn Ihre Aufgabe die Einbeziehung der neuesten Informationen erfordert, die möglicherweise nicht in den Trainingsdaten des Sprachmodells enthalten sind.
Komplexes Verständnis ist erforderlich: Wenn Ihre Aufgabe darin besteht, Informationen aus verschiedenen Quellen oder Kontexten zu verstehen und zu integrieren, kann RAG von Vorteil sein, da es eine Vielzahl von Informationen abruft und dann Antworten auf dieser Grundlage generiert.
Sie bearbeiten ein breites Themenspektrum: Bei Aufgaben, die ein breites Themenspektrum abdecken, kann die Fähigkeit von RAG, relevante Informationen im laufenden Betrieb abzurufen, effizienter sein als das Trainieren eines Modells anhand eines riesigen Datenbestands.
Verwenden Sie die Feinabstimmung, wenn:

Sie verfügen über bestimmte Daten oder Domänen: Wenn Ihre Aufgabe hochspezialisiert ist und Sie Zugriff auf einen Datenbestand in dieser Domäne haben, kann die Feinabstimmung des Modells auf diesen Daten zu genaueren und relevanteren Antworten führen.
Sie benötigen maßgeschneiderte Antworten: Durch die Feinabstimmung können Sie die Antworten des Modells an den Stil, den Ton oder die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung anpassen.
Konsistenz ist der Schlüssel: Fein abgestimmte Modelle können konsistentere Antworten in einem bestimmten Bereich liefern, da sie darauf trainiert sind, Text basierend auf den Nuancen dieses Bereichs zu verstehen und zu generieren.
Eingeschränkter oder kein Internetzugang: Wenn Ihre Anwendung in Umgebungen mit eingeschränktem oder keinem Internetzugang verwendet wird, ist eine Feinabstimmung vorzuziehen, da RAG Echtzeitzugriff auf externe Quellen erfordert.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie RAG für Aufgaben verwenden sollten, die aktuelle Informationen, ein umfassendes Verständnis verschiedener Themen oder eine komplexe Integration verschiedener Informationsquellen erfordern. Entscheiden Sie sich für eine Feinabstimmung, wenn Sie über bestimmte Domänendaten verfügen, individuelle Antworten benötigen, Wert auf Konsistenz legen oder in Umgebungen mit eingeschränktem Internetzugang arbeiten. Jede Methode hat ihre Stärken und die Wahl hängt weitgehend von der Art und den Anforderungen Ihrer spezifischen Anwendung oder Aufgabe ab.<end_of_turn><eos>