RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Fine-Tuning sind zwei grundverschiedene Wege, einer KI Unternehmenswissen zugänglich zu machen. Die richtige Wahl hängt vom Anwendungsfall ab.
Fine-Tuning
Beim Fine-Tuning wird ein vorhandenes Sprachmodell mit unternehmensspezifischen Daten weitertrainiert. Das Wissen landet in den Modellgewichten selbst. Der Prozess ist rechenintensiv, schwer zu aktualisieren (neue Daten erfordern neues Training) und bei Halluzinationen schwer nachvollziehbar, weil nicht mehr trennbar ist, was das Modell „weiß” und was es „generiert”.
Moderne Verfahren wie LoRA und QLoRA reduzieren den Aufwand erheblich und machen Fine-Tuning auch auf einer einzelnen Workstation mit Profi-GPU realistisch. Für spezifische Einsatzfelder — etwa wenn das Modell eine sehr bestimmte Fachsprache oder ein genaues Antwortformat lernen soll — bleibt Fine-Tuning sinnvoll.
RAG
RAG lässt das Sprachmodell unverändert und stellt ihm bei jeder Anfrage relevante Dokumente aus einer Vektordatenbank zur Seite — wie einem Gutachter, der vor der Antwort kurz im Aktenschrank nachschlägt. Dokumente können jederzeit hinzugefügt oder entfernt werden, jede Antwort ist mit Quellverweis belegt, der Wissensstand ist stets aktuell.
Unsere Empfehlung
Für industrielle Wissensmanagementlösungen starten wir fast immer mit RAG. Solid Qubits arbeitet RAG-basiert und kombiniert die Vektorsuche mit einem Wissensgraph, der semantische Zusammenhänge zwischen Dokumenten sichtbar macht. Fine-Tuning setzen wir nur dort ein, wo es nachweislich bessere Ergebnisse liefert — und auch dann in der Regel ergänzend zu RAG, nicht statt RAG.