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.
Aspekt | RAG-Systeme | Spezialisierte 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 |
Aktualität | Sehr hoch – greifen direkt auf aktuelle externe Datenquellen zu | Begrenzt – Aktualität hängt vom letzten Trainingszeitpunkt ab |
Implementierungskosten | Moderat – geringere Trainingsanforderungen, aber Kosten für Datenintegration und -management | Hoch – aufwändiges Training erforderlich, oft mit spezialisierten Datensätzen |
Zugriffsmanagement | Flexibel – ermöglicht granulare Kontrolle über externe Datenquellen | Eingeschränkt – 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.