RAG oder Fine-Tuning? Diese Frage taucht in fast jedem KI-Projekt auf. Dieser Leitfaden klärt sie für österreichische Unternehmen.
Wissen vs. Verhalten
RAG holt zur Laufzeit relevantes Wissen aus Ihren Daten und gibt es dem Modell als Kontext — das Wissen bleibt aktuell und mit Quellen belegbar. Fine-Tuning passt durch Training das Verhalten an (Stil, Format). Kurz: RAG ändert das Wissen, Fine-Tuning das Verhalten.
Wann was
| Bedarf | Bevorzugt |
|---|---|
| Aktuelles Faktenwissen | RAG |
| Quellenangaben/Nachvollziehbarkeit | RAG |
| Konsistenter Stil/Format | Fine-Tuning |
| Enge Spezialaufgabe mit vielen Beispielen | Fine-Tuning |
Für die meisten Wissens-Use-Cases ist RAG der Startpunkt — auf Basis einer gut vorbereiteten Wissensbasis und sauberer Daten.
Oft beides
Häufig ist die Kombination am stärksten: Fine-Tuning für Form, RAG für Wissen. osFoundry unterstützt Wissensbasen und Modellwahl nach Datensensibilität. dgm hilft bei der Wahl, ist ein unabhängiger Integrationspartner (nicht mit osFoundry/OS LLC verbunden) und hat bisher keine abgeschlossenen Kundenintegrationen.
Fazit
RAG für Wissen, Fine-Tuning für Verhalten — oft kombiniert. Kontaktieren Sie dgm, um den richtigen Ansatz zu wählen.