RAG vs. Fine-Tuning — welcher Weg wann der richtige ist.
Du willst deinen KI-Agenten unternehmensspezifisches Wissen mitgeben — bleibt nur die Frage: Trainieren oder Nachschlagen lassen? Wir erklären den Unterschied praxisnah und geben dir eine Entscheidungsmatrix, mit der 90 % aller Fälle in unter 5 Minuten klar sind.
Wenn dein erstes KI-Experiment funktioniert hat, kommt unweigerlich die Frage: „Wie bringe ich der KI eigentlich unser Firmen-Wissen bei?“ Antwort eins lautet RAG (Retrieval-Augmented Generation), Antwort zwei Fine-Tuning. Beide haben ihre Berechtigung. Aber für die meisten Use-Cases ist die Wahl klar — wenn man weiß, worauf man achten muss.
Die kurze Erklärung — RAG
RAG bedeutet: Die KI guckt nach, bevor sie antwortet. Du baust eine Wissensbasis aus deinen Dokumenten (Verträge, Handbücher, Mails, Reports). Wenn jemand eine Frage stellt, sucht ein Algorithmus die passenden Stellen heraus und gibt sie dem LLM als Kontext mit. Das LLM antwortet dann auf Basis dieses Kontextes.
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