RAG vs. Fine-Tuning – Welche Methode ist die richtige?

KI-Modelle wie ChatGPT oder Claude sind hilfreich und nützlich – aber was, wenn sie mit Ihren eigenen Daten arbeiten sollen oder nur auf ganz spezielle Daten zugriff haben sollen? Zwei mögliche Lösungen helfen dabei: Fine-Tuning und RAG (Retrieval-Augmented Generation). Doch wann eignet sich welcher Ansatz und wo liegen die Vor- und Nachteile der jeweiligen Implementation?

Dieser Beitrag gibt einen Überblick zu den beiden Ansätzen und zeigt, wie sie die optimale Strategie für ihren Fall wählen.

Was ist Fine-Tuning eines KI-Modells?

Beim Fine-Tuning wird ein bereits trainiertes KI-Modell wie z.B. GPT-4 mit neuen Daten “spezialisiert”. Das Modell passt sich an den Stil, die Sprache und das spezifische Fachwissen eines Unternehmens oder eines Autors an und versucht diesen Stil zu imitieren.

In welchen Fällen eignet sich Fine-Tuning?

✅ Spezifische Schreibstile & Tonalität: Wenn das Modell Texte in der persönlichen oder unternehmenseigenen Sprache generieren soll.
✅ Fachspezifisches Wissen: Wenn die KI branchenspezifische Begriffe und Konzepte lernen muss.
✅ Strukturierte Antworten: Wenn die KI spezifischen Antwortmustern folgen soll.

Was sind Beispiele für Fine-Tuning?

Ein Unternehmen möchte die Erstellung von Social Media Posts automatisieren. Es trainiert ein Modell mit allen alten Posts. Das Modell generiert dann neue Posts, die den alten Stil und die gewünschte Tonalität übernehmen.

Technische Umsetzung mittels OpenAI

  1. Erstellung von Trainingsdaten, z.B. vorhandene Texte, FAQ-Antworten oder Social Media Posts
  2. Formatierung der Daten
  3. Upload von Trainingsdaten ins OpenAI-Dashboard
  4. Bereitstellung des spezialisierten Modells für das Unternehmen
  5. Nutzung des Modells

Nachteile von Fine-Tuning

🔴 Teuer & aufwendig: Jedes Training kostet Rechenkapazität und muss bei neuen Daten wiederholt werden - gerade bei grossen Datenmengen ist das aufwändig und teuer.

🔴 Statische Datenbasis: Ein einmal trainiertes Modell bleibt unverändert – es kennt keine aktuellen Daten oder neue Entwicklungen.

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG erweitert ein bestehendes KI-Modell um externe Datenquellen oder ersetzt diese komplett. Statt das Modell neu zu trainieren, erhält es Zugriff auf eine Wissensdatenbank, die für die Generierung von Antworten verwendet wird.

In welchen Fällen eignet sich RAG?

✅ Häufig ändernde und wachsende Informationen: Wenn die KI immer mit aktuellen Unternehmensdaten arbeiten soll.

✅ Sensibles Wissen: Wenn interne Dokumente genutzt werden sollen.

✅ Skalierbarkeit & Effizienz: Wenn eine kostengünstige Lösung ohne wiederholtes Training gesucht wird.

✅ Spezifische Datenquellen: Wenn die KI ausschliesslich auf spezifische Datenquellen zugreifen soll.

Beispiel für RAG

Ein Anwaltsbüro nutzt eine KI, die auf aktuelle Gesetze und Urteile zugreifen soll. Fine-Tuning würde sich nur bedingt eignen, da sich die Gesetze ständig ändern und so neue Informationen entstehen. Stattdessen wird RAG genutzt, um eine immer aktuelle Datenbank abzufragen.

Technische Umsetzung

  • Speicherung von zu verwendenden Daten in einer Vektordatenbank (z. B. Chroma oder Pinecone)
  • Anbindung an das LLM (z. B. GPT-4), das die relevanten Informationen aus der Datenbank abruft
  • Dynamische Generierung von Antworten basierend auf den aktuellsten Daten

Nachteile von RAG

🔴 Komplexe Implementierung: Die Integration mit Unternehmensdatenbanken erfordert mehr technisches Know-how.
🔴 Antwortqualität hängt von Datenstruktur ab: Wenn die Datenbank schlecht gepflegt ist, leidet die Qualität der Antworten.

Kombinierte Nutzung von beiden Ansätzen

Der flexibelste aber auch komplexeste Ansatz ist die Kombination beider Methoden:

📌 Beispiel:
Ein Finanzdienstleister nutzt eine auf die Unternehmenssprache abgestimmte KI (Fine-Tuning) und kombiniert diese mit einer Wissensdatenbank für aktuelle Produkte und News (RAG).

So bleibt das Modell stilistischauf das Unternehmen abgestimmt, kann aber trotzdem immer auf die neuesten Informationen zugreifen.

Welche Methode ist die richtige?

Dies hängt immer von den konkreten Anforderungen ab und muss für jeden Fall individuell betrachtet werden. Je nach Anforderungen, Bedarf an Flexibilität und Kosten wird eine der beiden Methoden oder eine Kombination aus beiden genutzt. Zusammengefasst kann man jedoch folgendes festhalten:

Fine-Tuning ist ideal, wenn eine KI dauerhaft in einer spezifischen Sprache oder Fachrichtung arbeiten soll.
RAG ist besser, wenn die KI mit sich laufend ändernden, aktuellen oder sehr spezifischen Informationen arbeiten muss und nicht auf die gesamte Wissensbasis des Modells zugreifen soll.
Die Kombination aus beiden Methoden bietet maximale Flexibilität und Effizienz, ist jedoch auch am komplexesten zu realisieren und zu pflegen.

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