KI Vergleich

RAG vs Fine-Tuning

RAG

Fine-Tuning

Urteil

RAG für die meisten Use Cases. Fine-Tuning nur, wenn Sie konsistenten Stil oder spezialisiertes Verhalten brauchen.

Detaillierter Vergleich

Kriterium	RAG	Fine-Tuning	Gewinner
Setup-Kosten	Niedrig (API + Vector-DB)	Hoch (Trainingsdaten + Compute)	RAG
Datenaktualität	Echtzeit-Updates	Erfordert Retraining	RAG
Genauigkeit (Domain)	Gut mit Qualitäts-Dokumenten	Exzellent (verinnerlicht)	Fine-Tuning
Halluzinations-Kontrolle	In Dokumenten verankert	Nur Stiltransfer	RAG
Wartung	Dokumente aktualisieren	Periodisch nachtrainieren	RAG
Kosten pro Query	Höher (Retrieval + Gen)	Niedriger (nur Generation)	Fine-Tuning