RAG потрібен, коли знання змінюються
Policies, product data, tickets, contracts і documentation постійно оновлюються. RAG дозволяє отримувати свіжі evidence без retraining.
Freshness, permissions і citations — сильні сигнали на користь retrieval architecture.
Fine-tuning потрібен для behavior
Він може покращити style consistency, формат задачі, classification або повторювані domain patterns. Але це слабка заміна knowledge base, що часто змінюється.
Якість training data і evals визначає надійність behavior change.
Private data потребує різних controls
RAG дозволяє застосувати document permissions під час retrieval. Fine-tuning створює іншу governance модель.
Для sensitive enterprise knowledge retrieval з ACL часто простіше контролювати.
Cost залежить від workload
RAG додає retrieval infrastructure і context. Fine-tuning додає dataset preparation, training і model lifecycle.
Порівнюйте total system cost з урахуванням traffic, latency і update frequency.
Production systems часто комбінують підходи
Fine-tuned model відповідає за stable behavior, а RAG підставляє актуальні business evidence.
Кожен layer потрібно оцінювати окремо.
Спочатку зробіть experiment
Побудуйте невеликий evaluation set із реальних business tasks. Виміряйте, чи failure виникає через missing evidence, weak retrieval, inconsistent output або model behavior. Це показує, куди інвестувати: retrieval, fine-tuning, prompt чи application logic.
Не робіть architecture label бізнес-ціллю. Ціль — measurable task outcome з прийнятними cost, latency, security та maintainability.