Це одне з перших питань при впровадженні AI у компанії: як змусити модель відповідати на основі ваших знань, а не загальних. Є два шляхи — і найчастіше їх плутають або обирають дорожчий без потреби.
RAG: спочатку знайди, потім відповідай
#RAG (retrieval-augmented generation) спочатку шукає релевантні фрагменти у вашій базі, а потім змушує модель відповісти лише на їхній основі, з цитатами. Знання зберігаються поза моделлю — у векторній базі — тому:
- оновлюєте дані без перетренування моделі,
- відповіді мають джерела, які можна цитувати (менше галюцинацій),
- при слабкому співпадінні система ескалує до людини замість вигадування.
Ембедінги обчислюємо локально моделлю BGE-M3, тому контент для вбудовування не залишає вашої інфраструктури.
Fine-tuning: зміни поведінку моделі
#Fine-tuning донавчає модель на ваших прикладах і змінює її ваги — закріплює стиль, тон, формат виходу. Це потужно, коли потрібен узгоджений «голос» або дуже специфічний формат, який неможливо нав’язати промптом. Але це дорого і не підходить для свіжих фактів: нові знання потребують повторного тренування.
Коли що обирати
| Критерій | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Свіжі/актуальні дані | так | ні |
| Вартість впровадження | низька | висока |
| Оновлення без перетренування | так | ні |
| Контроль стилю/поведінки | частковий | повний |
| Ризик галюцинацій | низький | середній |
| Джерела, які можна цитувати | так | ні |
Правило великого пальця: якщо проблема — доступ до знань (клієнти не знаходять відповідей) — RAG. Якщо проблема — постійний стиль/формат — fine-tuning. Часто оптимальним є гібрид: RAG вносить факти, легкий fine-tuning закріплює голос. Пройдіть це конкретно у дереві рішень.
Що ми будуємо з RAG
#RAG — це фундамент Concierge RAG — асистента на ваших знаннях з цитатами, багатомовністю та ескалацією до людини. Той самий шаблон живить багатомовний хелп-деск та інтелект документів.
Спробуй наживо
Вставте власний текст і поставте запитання — побачите RAG з цитатами в реальному часі (той самий сендбокс, що й у playground: нульова ретенція, PII маскуються).
FAQ
#RAG чи fine-tuning — що обрати на старті?
#Найчастіше RAG. Він дешевший, оновлюється без перетренування і дає джерела, які можна цитувати. Fine-tuning має сенс, коли потрібна постійна зміна стилю або формату, а не свіжі факти. Багато впроваджень починають з RAG і додають легкий fine-tuning лише тоді, коли важливий узгоджений «голос».
Чи вимагає RAG надсилання даних у хмару?
#Не обов’язково. Ембедінги та пошук ми тримаємо локально (BGE-M3 + Qdrant), а в хмару потрапляє лише замаскований промпт — без PII. Чутливі дані та всі впровадження on-prem не виходять за межі вашої інфраструктури.
Чи зменшує fine-tuning галюцинації?
#Не так, як RAG. Fine-tuning закріплює стиль, але модель все одно може «вигадувати», якщо не знає факту. Саме RAG з цитуванням та порогом впевненості (ескалація до людини при слабкому співпадінні) є основним захистом від галюцинацій.