RAG vs Fine Tuning von AI Modellen

Thorge Früchtenicht

Thorge Früchtenicht

Heute werfen wir einen Blick auf zwei Ansätze für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz: RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) und spezialisierte KI-Modelle durch Fine-Tuning. Beide Methoden haben spezifische Stärken und Schwächen – und es kommt auf den Anwendungsfall an, welcher Ansatz sich besser eignet.

In unserer Übersicht vergleichen wir die beiden Ansätze anhand zentraler Aspekte wie Use-Cases, Aktualität der Daten, Implementierungskosten und Zugriffsmanagement. Während RAG-Systeme mit hoher Aktualität und Flexibilität bei der Datenintegration punkten, bieten spezialisierte KI-Modelle tiefere Einblicke für spezifische Anwendungsbereiche wie Diagnostik oder branchenspezifische Analysen.

AspektRAG-SystemeSpezialisierte KI-Modelle
Use-Cases– Chatbots mit Zugriff auf aktuelle Unternehmensdaten
– Dynamische Wissensdatenbanken
– Personalisierte Informationssysteme
– Automatisierte Beantwortung von Leserfragen
– Branchenspezifische Analysetools
– Medizinische Diagnostik-Systeme
– Spezielle Übersetzungsmodelle
AktualitätSehr hoch – greifen direkt auf aktuelle externe Datenquellen zuBegrenzt – Aktualität hängt vom letzten Trainingszeitpunkt ab
ImplementierungskostenModerat – geringere Trainingsanforderungen, aber Kosten für Datenintegration und -managementHoch – aufwändiges Training erforderlich, oft mit spezialisierten Datensätzen
ZugriffsmanagementFlexibel – ermöglicht granulare Kontrolle über externe DatenquellenEingeschränkt – Zugriff meist auf im Modell enthaltenes Wissen beschränkt

Beide Ansätze haben ihre Stärken: RAG-Systeme eignen sich hervorragend für dynamische, datenaktuelle Anwendungen, während spezialisierte KI-Modelle in tiefgehenden, spezifischen Szenarien glänzen. Die Wahl des richtigen Ansatzes hängt von den individuellen Anforderungen und der Zielsetzung des jeweiligen Projekts ab.