RAG vs. Feinabstimmung: Diagnostizieren Sie zuerst das Problem

Identifizieren Sie den Fehler, den Sie beobachten können

Beginnen Sie mit fehlgeschlagenen Beispielen und fragen Sie, ob das System über die für die Antwort erforderlichen Beweise verfügte. Wenn das Richtliniendokument fehlte, kann eine Änderung des Modells ein Abrufproblem eher verbergen als lösen. Wenn die Beweise vorhanden waren, die Ausgabe jedoch wiederholt ein erforderliches Format ignorierte, untersuchen Sie die Anweisungen und das Verhalten. Unsere Empfehlung ist, diese Fehlerklassen getrennt zu halten. Sie führen zu unterschiedlichen Experimenten und machen es einfacher, jede Verbesserung der Veränderung zuzuordnen, die sie hervorgebracht hat.

Legen Sie eine praktische Basis fest

Probieren Sie klare Anweisungen, repräsentative Beispiele und relevanten Kontext aus, bevor Sie eine Trainingspipeline hinzufügen. OpenAI beschreibt einen iterativen Evaluierungs- und Optimierungsprozess, warnt jedoch in der aktuellen Dokumentation auch, dass die Feinabstimmungsplattform nicht mehr verfügbar ist und für neue Benutzer nicht mehr verfügbar ist. Betrachten Sie die Feinabstimmung als eine architektonische Option, deren Verfügbarkeit vom Anbieter und Modell abhängt. Entwerfen Sie kein Projekt auf der Grundlage eines alten Tutorials, ohne die unterstützte Oberfläche und den Lebenszyklus des Basismodells zu überprüfen.

Beweis: OpenAI-Modelloptimierung [1]

Vergleichen Sie die richtigen Kennzahlen

Änderungen beim Testabruf in Bezug auf Beweisverfügbarkeit und Antwortunterstützung. Testen Sie Verhaltensänderungen genau an dem von Ihnen beobachteten Konsistenzproblem. Ein gemeinsamer, zurückgehaltener Satz hilft beim Vergleich der endgültigen Anwendung, während Komponentenmessungen zeigen, warum sich die Leistung geändert hat. Halten Sie Trainingsbeispiele aus der abschließenden Bewertung heraus und dokumentieren Sie, wie weitgehend mit Duplikaten umgegangen wird. In der Tabelle werden Maßdefinitionen vorgeschlagen. Es wird nicht behauptet, dass eine Technik eine bestimmte Genauigkeit erreicht oder dass ein einzelner Schwellenwert für jedes Produkt gilt.

Führen Sie ein Update-Experiment durch

Wählen Sie eine kontrollierte Quelländerung, beispielsweise ein überarbeitetes Produktlimit, und verfolgen Sie diese durch das System. Überprüfen Sie, welche Dokumente, Indizes, Eingabeaufforderungen, Beispiele und Caches aktualisiert werden müssen. Stellen Sie sicher, dass eine ältere Richtlinie die neue nicht mehr überschreibt und dass Benutzer ohne Zugriff sie nicht abrufen können. Dieses Experiment deckt betriebliche Arbeit auf, die einem statischen Benchmark entgeht. Wählen Sie den Ansatz aus, dessen Wartungsanforderungen das Team besitzen kann, und wiederholen Sie dann die Bewertung nach jeder Materialquelle oder Modelländerung.

Wofür steht RAG in der KI?

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation: Die Anwendung ruft Informationen ab und stellt sie als Kontext für die Generierung einer Antwort bereit. Durch den Abruf erhält das Modell zusätzliche Beweise. es beweist nicht, dass die Antwort richtig ist. Für die RAG-Recherche sind weiterhin geeignete Quellen, Zugriffsgrenzen und eine Möglichkeit erforderlich, fehlende oder widersprüchliche Beweise zu identifizieren.

Für eine Konversationsanwendung empfiehlt Rubrex, zu prüfen, ob eine Folgefrage Beweise für die aktuelle Anfrage abruft, anstatt eine frühere Annahme weiterzuführen. Mit Agentic RAG kann das System Abrufschritte oder andere Aktionen während der Aufgabe auswählen; Bewerten Sie diese Entscheidungen und Stoppbedingungen sowie die endgültige Antwort. Nutzen Sie einen einfachen festen Arbeitsablauf als Basis, bevor Sie diese Freiheit hinzufügen.

Häufige Fragen