AI 比較
RAG vs Fine-Tuning
4
RAG
vs
2
Fine-Tuning
結論
多くのユースケースはRAG。一貫したスタイルや専門的な振る舞いが必要な場合のみファインチューニングが適します。
詳細比較
| 基準 | RAG | Fine-Tuning | 勝者 |
|---|---|---|---|
| セットアップコスト | 低い (API + ベクトルDB) | 高い (学習データ + 計算) | RAG |
| データの鮮度 | リアルタイム更新 | 再学習が必要 | RAG |
| 精度 (ドメイン) | 良質な文書で良好 | 優秀 (内在化) | Fine-Tuning |
| ハルシネーション制御 | 文書に基づく | スタイル転移のみ | RAG |
| 保守 | 文書の更新 | 定期的な再学習 | RAG |
| クエリあたりコスト | 高い (検索 + 生成) | 低い (生成のみ) | Fine-Tuning |