RAG và Fine-tuning — chọn cái nào?
Trả lời ngắnCần model biết thêm dữ liệu của bạn → RAG. Cần model cư xử khác, đúng giọng và đúng định dạng → fine-tuning.
Bảng so sánh
| RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|
| Giải quyết việc gì | Model không biết dữ liệu của bạn | Model trả lời không đúng giọng, sai định dạng |
| Cập nhật dữ liệu mới | Ngay lập tức — chỉ cần thêm tài liệu | Phải huấn luyện lại |
| Chi phí | Thấp | Cao hơn nhiều |
| Trích được nguồn | Có | Không |
| Cần chuẩn bị gì | Kho tài liệu | Vài trăm tới vài nghìn ví dụ mẫu |
| Giảm bịa đặt | Có, đáng kể | Không — vẫn bịa như thường |
💡 Cách nhớ
Một câu tự vấn: bạn cần nó biết thêm hay cần nó cư xử khác? Biết thêm → RAG. Cư xử khác → fine-tuning.Chọn cái nào?
- Nếu Muốn AI trả lời theo bảng giá và chính sách công ty→ RAG
- Nếu Muốn AI luôn viết đúng giọng thương hiệu→ Fine-tuning
- Nếu Tài liệu đổi hàng tuần→ RAG — fine-tune không theo kịp
- Nếu Chưa thử tối ưu prompt cho tử tế→ Làm prompt trước đã, rất nhiều trường hợp thế là đủ
⚠ Bẫy thường gặp
Sai lầm tốn kém phổ biến nhất là fine-tune để nhồi kiến thức. Vừa đắt, vừa không cập nhật được, và model vẫn bịa như thường vì fine-tuning không dạy nó biết mình đang không biết. Muốn nó biết dữ liệu của bạn thì RAG rẻ hơn và chính xác hơn nhiều.
Câu hỏi hay gặp
- Có thể dùng cả hai không?
- Có. Cách làm phổ biến là fine-tune để chốt giọng điệu và định dạng, rồi ghép RAG để cấp dữ liệu cập nhật.
- Nên thử cái nào trước?
- Prompt trước, RAG sau, fine-tuning cuối cùng. Đi theo thứ tự đó tiết kiệm được rất nhiều tiền và thời gian.