RAG vs Fine Tuning: Mana yang Tepat?

Masalah yang sering terjadi

1. Untuk knowledge base perusahaan, RAG dan fine tuning sering dianggap pilihan yang sama.
2. Padahal keduanya menyelesaikan masalah berbeda.
3. RAG lebih cocok ketika data sering berubah dan sumber jawaban harus dapat dilacak.

Yang saya perhatikan lebih dulu

1. Gunakan RAG ketika sumber dokumen dinamis dan perlu update berkala.
2. Gunakan fine tuning ketika ingin mengubah gaya, format, atau pola respons model.
3. Untuk tahap awal, RAG biasanya lebih aman karena tidak perlu melatih ulang model setiap kali dokumen berubah.

Kesimpulan

1. Pertanyaan utamanya bukan mana yang lebih canggih, tetapi mana yang paling cocok dengan bentuk data dan kebutuhan operasional.