Tinh chỉnh so với RAG

Trình duyệt Đại lý Không rác có thể cung cấp chứng cứ từ web công cộng mới cho một đường ống RAG có tính tác động, trong khi truy xuất, nhắc nhở và đào tạo mô hình vẫn là những quyết định ứng dụng riêng biệt.

Tóm lại

RAG thay đổi ngữ cảnh vào thời điểm yêu cầu. Nó truy xuất các tài liệu đã chọn và đưa chúng cho mô hình để có câu trả lời hiện tại.
Tinh chỉnh thay đổi hành vi của mô hình. Đào tạo cập nhật các tham số của mô hình từ các ví dụ để đầu ra tốt hơn phù hợp với một nhiệm vụ, phong cách hoặc định dạng.
RAG thường tốt hơn cho việc thay đổi kiến thức. Tài liệu có thể được cập nhật và trích dẫn mà không cần đào tạo một phiên bản mô hình mới.
Tinh chỉnh không tạo ra một dấu vết nguồn. Nó có thể cải thiện tính nhất quán, nhưng các câu trả lời thực tế vẫn cần định hướng và đánh giá.
Các phương pháp có thể hoạt động cùng nhau. Một mô hình đã được tinh chỉnh có thể hoạt động trong một đường ống RAG khi cả hành vi và chứng cứ mới đều quan trọng.

Tinh chỉnh và RAG Giải quyết các Vấn đề Khác nhau

Tinh chỉnh điều chỉnh các tham số của mô hình sử dụng các ví dụ đào tạo, trong khi sinh ra thông tin tăng cường giữ mô hình cố định tại thời điểm trả lời và cung cấp các tài liệu bên ngoài có liên quan trong bối cảnh nhắc nhở. Tinh chỉnh chủ yếu là một cơ chế thích ứng hành vi và nhiệm vụ; RAG chủ yếu là một cơ chế lựa chọn chứng cứ và định hướng.

Không phương pháp nào tự động đảm bảo tính chính xác. Chất lượng tinh chỉnh phụ thuộc vào các ví dụ, quy trình đào tạo và đánh giá. Chất lượng RAG phụ thuộc vào việc thu thập, phân tích, tách nhỏ, lập chỉ mục, truy xuất, xếp hạng, xây dựng ngữ cảnh và cách sử dụng chứng cứ của bộ sinh đáp án.

Ranh giới hữu ích cho tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường là đơn vị trách nhiệm. Một tùy chọn có thể định nghĩa định dạng dữ liệu, giao thức, mô hình hoặc thư viện tự động, trong khi tùy chọn khác định nghĩa một quy trình làm việc xung quanh nó trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường. Xem xét các lớp khác nhau như là các sự thay thế dẫn đến các quyết định kiến trúc yếu: các nhóm so sánh nhãn, bỏ lỡ ranh giới thực hiện, và phát hiện sau đó rằng cả hai thành phần đều cần thiết trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường. Một so sánh vững chắc chỉ ra những gì mỗi tùy chọn nhận được, những gì nó thay đổi, những gì nó trả lại, và ai điều hành hệ thống xung quanh trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường.

Đối với một quyết định triển khai về tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường, bắt đầu với đầu ra cần thiết và các chế độ thất bại cho phép. Ghi lại độ mới, độ trễ, tính xác định, phạm vi trình duyệt, quyền sở hữu dữ liệu, khả năng quan sát và kỳ vọng bảo trì trước khi chọn công nghệ trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường. Sự lựa chọn nên có thể kiểm tra lại theo những kỳ vọng đó. Một công cụ quen thuộc không tự động là công cụ đúng, và một sự trừu tượng mới không tự động là một nâng cấp khi một thành phần nhỏ có tính xác định đã đáp ứng hợp đồng trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường.

Tinh chỉnh so với RAG qua một cái nhìn tổng quát

Quyết định dựa vào việc hệ thống cần thay đổi cách mà mô hình hoạt động hay chứng cứ mà nó có thể thấy bây giờ.

Kích thước	Tinh chỉnh	RAG
Thay đổi chính	Tham số mô hình	Ngữ cảnh thời điểm yêu cầu
Cập nhật kiến thức	Chạy đào tạo mới	Cập nhật tài liệu và lập chỉ mục
Trích dẫn nguồn	Không tự nhiên	Có thể khi nguồn gốc được bảo tồn
Con đường thời gian thực	Suy diễn mô hình	Truy xuất, xếp hạng, rồi sinh ra
Khớp tốt nhất	Hành vi nhiệm vụ ổn định và mẫu đầu ra	Chứng cứ thực tế mới hoặc riêng tư

Ma trận so sánh làm cho tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường cụ thể vì mỗi hàng mô tả một hệ quả hoạt động hơn là một tính từ marketing. Đọc các hàng từ khối lượng công việc ra ngoài: trước tiên xác định đầu vào và kết quả mong đợi, sau đó xem xét luồng điều khiển, trạng thái, khả năng di động và chi phí hoạt động trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường. Một hàng chỉ quan trọng nếu nó thay đổi một yêu cầu thực. Ví dụ, hỗ trợ ngôn ngữ rộng có giá trị cho một tổ chức đa ngôn ngữ nhưng không liên quan đến một dịch vụ TypeScript nhỏ đã sở hữu thời gian thực trình duyệt của nó trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường.

Lối tắt phổ biến—tinh chỉnh cho kiến thức và RAG cho phong cách—đảo ngược mặc định mạnh mẽ nhất. Đặt các sự kiện thay đổi trong một lớp truy xuất có thể cập nhật; sử dụng tinh chỉnh khi những ví dụ lặp lại cho thấy một hành vi ổn định mà nhắc nhở một mình không thể cung cấp một cách đáng tin cậy.

Cách mà Hai Đường ống Hoạt động

Một đường ống tinh chỉnh chọn lọc các ví dụ, đào tạo một mô hình cơ sở được hỗ trợ, đánh giá điểm kiểm tra kết quả và triển khai phiên bản mô hình đó. Tập dữ liệu đào tạo ảnh hưởng đến các đầu ra tương lai mà không bị sao chép vào mỗi yêu cầu.

Một đường ống RAG thu thập tài liệu, chuẩn hóa và tách nhỏ chúng, xây dựng một đại diện có thể tìm kiếm, truy xuất các ứng viên cho một truy vấn, xếp hạng chúng, và xây dựng một nhắc nhở có định hướng. Sự mới mẻ đến từ việc cập nhật tập hợp và chỉ mục. Chất lượng trích dẫn yêu cầu bảo tồn URL chính thống, tiêu đề, thời gian truy xuất, các ranh giới tách nhỏ, và bản đồ từ các tuyên bố trả lời trở lại chứng cứ.

Một thiết kế sản xuất cho tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường nên phơi bày những giai đoạn nội bộ này trong các bản ghi và chỉ số. Ghi lại con đường đã chọn, các đầu vào được cung cấp cho con đường đó, danh tính của vật phẩm trả về, và kết quả xác thực trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường. Nếu không có chứng cứ mức giai đoạn, một yêu cầu mạng thành công có thể che giấu dữ liệu trống, phản hồi mô hình trôi chảy có thể che giấu một cuộc gọi công cụ bị thiếu, và một kịch bản trình duyệt có thể che giấu việc điều hướng đến trang sai trong bối cảnh tinh chỉnh so với sinh ra thông tin tăng cường. Khả năng quan sát thuộc về các ranh giới nơi ý nghĩa thay đổi.

Chọn Fine-Tuning, RAG hoặc cả hai

Sử dụng yêu cầu thường xuyên thay đổi nhất làm tín hiệu quyết định đầu tiên.

Chọn RAG

Sự thật thay đổi, nguồn phải có thể kiểm tra được, hoặc người dùng truy vấn một bộ tài liệu kiểm soát.

Chọn fine-tuning

Nhiệm vụ là ổn định và các ví dụ lặp lại xác định phân loại, chuyển đổi, âm điệu hoặc cấu trúc đầu ra mong muốn.

Sử dụng lệnh nhắc trước

Một hướng dẫn rõ ràng và một vài ví dụ đã đạt được các mục tiêu về chất lượng và chi phí.

Kết hợp chúng

Hệ thống cần hành vi được tinh chỉnh trong khi các câu trả lời phải vẫn dựa vào chứng cứ hiện tại đã được truy xuất.

Các trường hợp trên là điểm khởi đầu, không phải nhãn vĩnh viễn. Đánh giá lại fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất khi nguồn dữ liệu, ma trận trình duyệt, hành vi mô hình, ranh giới tuân thủ hoặc quyền sở hữu nhóm thay đổi. Một nguyên mẫu thường tối ưu hóa cho tốc độ thiết lập, trong khi một hệ thống sản xuất phải tối ưu hóa cho chứng cứ, kiểm soát truy cập, thất bại có thể dự đoán và khả năng hỗ trợ trong bối cảnh fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất. Ghi lại lựa chọn trong một biên bản quyết định ngắn gọn để lần di cư tiếp theo dựa trên ràng buộc ban đầu chứ không phải truyền thuyết trong bối cảnh fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất.

Một hệ thống lai không tự động trở thành kiến trúc trưởng thành. Nó tạo ra hai hệ thống thay đổi—dữ liệu đào tạo và dữ liệu truy xuất—và mỗi cái đều cần phiên bản, kiểm tra, hoàn tác và quyền sở hữu. Chỉ thêm cả hai khi các đánh giá riêng biệt cho thấy giá trị độc lập.

Những sai lầm phổ biến trong Fine-Tuning và RAG

Các dự án yếu thường chọn một kỹ thuật trước khi xác định lỗi họ muốn giảm.

Đào tạo trên các tài liệu thô. Tài liệu không tự động trở thành các ví dụ đầu vào-đầu ra chất lượng cao cho việc tinh chỉnh hành vi.
Bỏ qua hồi tưởng truy xuất. Máy phát không thể trích dẫn chứng cứ mà máy truy xuất chưa bao giờ đưa ra.
Chia nhỏ mà không có cấu trúc tài liệu. Các cửa sổ tùy ý có thể tách tiêu đề, bảng, các định ngữ và định nghĩa khỏi ngữ cảnh của chúng.
Đánh giá chỉ câu trả lời cuối cùng. Đo lường việc thu thập, truy xuất, xếp hạng, hỗ trợ trích dẫn và phát sinh một cách riêng biệt.
Để chứng cứ cũ tồn tại. Các chỉ mục cần xóa bỏ, thay thế, tiêu chuẩn hóa và quy tắc tươi mới, không chỉ bổ sung.

Mỗi cạm bẫy giữa fine-tuning và sinh ra tăng cường truy xuất nên được ánh xạ đến một kiểm tra có thể quan sát được. Xác nhận danh tính trang hoặc nguồn cuối cùng, kiểm tra các trường cần thiết thay vì tin tưởng vào mã trạng thái, bảo tồn cấu hình chính xác đã tạo ra kết quả, và tách biệt việc thu thập khỏi chuyển đổi trong bối cảnh fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất. Điều này biến một cuộc tranh luận về công cụ thành một chẩn đoán về một hợp đồng bị thất bại. Nó cũng ngăn chặn các thay đổi lớn che giấu ranh giới bị hỏng đầu tiên.

Giữ an ninh và tuân thủ bên trong thiết kế fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất. Sử dụng các nguồn công cộng được ủy quyền, tôn trọng các điều khoản và sở thích của trình thu thập, giảm thiểu dữ liệu giữ lại và giữ cho thông tin đăng nhập bên ngoài nhật ký và nội dung trong bối cảnh fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất. Một trình duyệt, trình thu thập, tác nhân hoặc khách hàng API có khả năng về mặt kỹ thuật không cấp phép. Người vận hành vẫn chịu trách nhiệm cho phạm vi mục tiêu, xử lý dữ liệu, giới hạn khối lượng công việc và sự chấp thuận của con người cho các hành động có hệ quả trong bối cảnh fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất.

Xây dựng Cơ sở Trước Khi Tùy Chỉnh Mô Hình

Một quyết định mạnh mẽ bắt đầu với một bộ đánh giá chung giữa các lệnh nhắc, RAG, tinh chỉnh và ứng viên lai.

Xác định các câu hỏi mục tiêu, chứng cứ cần thiết, hành vi câu trả lời chấp nhận được và các danh mục thất bại.
Thiết lập một cơ sở chỉ nhắc bằng cách sử dụng mô hình cơ sở đã chọn.
Xây dựng một cơ sở RAG và đo lường việc thu thập, hồi tưởng truy xuất, xếp hạng và hỗ trợ trích dẫn.
Tạo các ví dụ chỉnh sửa chỉ cho những lỗi hành vi dai dẳng đã được chứng minh bởi cơ sở.
Đánh giá mô hình đã tinh chỉnh trên các nhiệm vụ giữ lại và đầu vào đối kháng.
Kết hợp tinh chỉnh và RAG chỉ nếu hệ thống chung cải thiện đủ các biện pháp đã nêu để biện minh cho các hoạt động bổ sung.

Chạy đánh giá fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất với một tập hợp đại diện nhỏ trước khi cam kết di cư trên toàn nền tảng. Bao gồm một trường hợp bình thường, một trường hợp thiếu trường, một trường hợp động hoặc có trạng thái khi có liên quan, và một điều khiển không hợp lệ cố ý trong bối cảnh fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất. Điều khiển không hợp lệ là quan trọng: nếu nó vượt qua, bài kiểm tra chấp nhận đang đo lường vận chuyển chứ không phải độ chính xác trong bối cảnh fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất. Giữ chứng cứ bên cạnh biên bản quyết định để các thay đổi phiên bản trong tương lai có thể được đánh giá dựa trên cùng một khối lượng công việc trong bối cảnh fine-tuning so với sinh ra tăng cường truy xuất.

Giữ phiên bản tập hợp, phiên bản chỉ mục, cài đặt máy truy xuất, phiên bản lệnh nhắc, điểm kiểm tra mô hình và bộ đánh giá trong mỗi bản ghi kết quả. Nếu không có nguồn gốc đó, các nhóm không thể giải thích tại sao chất lượng thay đổi hoặc tái tạo một câu trả lời trước đó.

Các chỉ số cho một Bài Kiểm tra Hợp lý giữa Fine-Tuning và RAG

Một điểm số câu trả lời đơn lẻ che giấu thành phần chịu trách nhiệm cho sự cải thiện hoặc suy giảm.

Tín hiệu	Những gì để đo lường	Tại sao điều này quan trọng
Truy xuất	Hồi tưởng, độ chính xác, xếp hạng và độ tươi mới của nguồn	Kiểm tra xem chứng cứ có đến với mô hình hay không
Cơ sở	Hỗ trợ yêu cầu và độ chính xác của trích dẫn	Kiểm tra xem câu trả lời có sử dụng bằng chứng hay không
Hành vi	Tuân thủ định dạng và độ chính xác của nhiệm vụ	Kiểm tra giá trị của việc tinh chỉnh hoặc nhắc nhở
Hoạt động	Độ trễ, chi phí, thời gian cập nhật, và hoàn tác	Kiểm tra mức độ phù hợp với sản xuất

Đo lường việc tinh chỉnh so với việc tạo ra bổ sung dựa trên thông tin tại lớp mà người dùng nhận giá trị. Thời gian khởi động khung, số lượng token, hoặc trạng thái phản hồi có thể là chẩn đoán hữu ích, nhưng không cái nào chứng minh rằng đầu ra là chính xác trong bối cảnh của việc tinh chỉnh so với việc tạo ra bổ sung dựa trên thông tin. Lưu trữ các thất bại theo danh mục để các nhóm có thể thấy liệu chất lượng có bị giới hạn bởi đầu vào, luồng điều khiển, thực thi, hay xác thực trong bối cảnh của việc tinh chỉnh so với việc tạo ra bổ sung dựa trên thông tin.

Các tài liệu tham khảo chính là mốc so sánh: bài báo nghiên cứu RAG gốc, hướng dẫn tinh chỉnh của OpenAI, và so sánh AWS của RAG và việc tinh chỉnh.Các nguồn này định nghĩa các công nghệ chính; chúng là bằng chứng mạnh mẽ hơn các bảng tính năng sao chép giữa các trang so sánh trong bối cảnh của việc tinh chỉnh so với việc tạo ra bổ sung dựa trên thông tin. Các chi tiết cụ thể theo phiên bản cần được kiểm tra lại khi việc triển khai được nâng cấp.

Sử dụng RAG cho bằng chứng và Tuning cho hành vi

Bắt đầu với việc nhắc, thêm RAG khi hệ thống cần bằng chứng mới hoặc có thể kiểm tra, và thêm tinh chỉnh khi các ví dụ ổn định chỉ ra một khoảng cách hành vi kéo dài. Đánh giá từng lớp một cách độc lập trước khi kết hợp chúng lại.

Kết quả thực tiễn của việc so sánh tinh chỉnh và tạo ra bổ sung dựa trên thông tin là một ranh giới, không phải là một người chiến thắng toàn cầu. Chọn hệ thống nhỏ nhất đáp ứng hợp đồng hiện tại, thực hiện nó ở nơi mà ý nghĩa thay đổi, và bảo tồn một con đường nâng cấp cho các yêu cầu hiện chưa có trong bối cảnh của việc tinh chỉnh so với việc tạo ra bổ sung dựa trên thông tin. Khi khối lượng công việc cần trình bày quản lý hoặc các phiên duyệt web do đại lý kiểm soát, Trình duyệt Đại lý có thể cung cấp lớp thực thi đó trong khi ứng dụng giữ quyền sở hữu về mục tiêu, lược đồ và kiểm tra chấp nhận trong bối cảnh của việc tinh chỉnh so với việc tạo ra bổ sung dựa trên thông tin.

Sẵn sàng để Gắn kết một Đại lý vào Dữ liệu Web Trực tiếp?

Sử dụng Trình duyệt Đại lý để thu thập các trang động được phê duyệt và bảo tồn xuất xứ của chúng cho việc truy xuất.

Đăng ký ngay hôm nay và nhận $5 tín dụng miễn phí — không cần thẻ tín dụng.

Nhận Tín dụng $5 của bạn →

Câu hỏi thường gặp

Liệu việc tinh chỉnh có dạy cho mô hình những sự thật mới không?

Các ví dụ đào tạo có thể ảnh hưởng đến hành vi và đầu ra của mô hình, nhưng việc tinh chỉnh không phải là một sự thay thế đáng tin cậy cho một nguồn kiến thức hiện tại, có thể truy xuất. Sử dụng truy xuất cho những sự thật thay đổi.

RAG có loại bỏ sự ảo tưởng không?

Không. RAG có thể cung cấp bằng chứng liên quan, nhưng việc truy xuất có thể bỏ lỡ, xếp hạng kém, hoặc bao gồm các nguồn yếu, và bộ tạo vẫn có thể đưa ra các tuyên bố không được hỗ trợ.

RAG có luôn rẻ hơn việc tinh chỉnh không?

Không. RAG thêm chi phí thu nhận, lập chỉ mục, truy xuất, xếp hạng, và chi phí ngữ cảnh yêu cầu. Câu trả lời phụ thuộc vào khối lượng công việc, kích thước tập tài liệu, tần suất cập nhật, và mục tiêu chất lượng.

Có thể một mô hình đã được tinh chỉnh sử dụng RAG không?

Có. Một bộ tạo đã được tinh chỉnh có thể hoạt động bên trong một chuỗi RAG. Hệ thống sau đó cần phiên bản và đánh giá riêng cho các thành phần đào tạo và truy xuất.

Khi nào thì nhắc nhở là đủ?

Nhắc nhở là đủ khi hướng dẫn và một vài ví dụ đáp ứng yêu cầu chất lượng, độ trễ, và chi phí mà không cần duy trì cơ sở hạ tầng đào tạo hoặc truy xuất.