RAG vs fine-tuning vs çoklu-ajan: probleminin hangisine ihtiyacı var?

Bir ekip 'AI'la bir şey kurmaya' karar verdiğinde, ilk gerçek çatal tekniktir: RAG, fine-tuning ya da bir çoklu-ajan sistemi? Tek bir sorunun rakip yanıtları olarak ele alınıyorlar. Değiller. Üç farklı soruyu yanıtlıyorlar ve bir AI projesinin başarısız olmasının en yaygın nedeni, gerçekte sahip olduğu problem için yanlışını seçmesidir. Bu sade bir karar kılavuzu. GOGOGO LLC'de üçünü de kuruyoruz, dolayısıyla buradaki amaç üçüne de ihtiyacın olmamasına yardım etmek.

RAG — model bilgiden yoksun olduğunda

Erişim-artırılmış üretim (RAG) bir modeli, üzerine eğitilmediği bir bilgi gövdesine bağlar — belgelerin, politikaların, ürün verilerin. Yanıt anında ilgili parçaları erişir ve modelin önüne koyar, böylece yanıt modelin genel eğitimi yerine senin olgularına dayanır.

Problem 'model benim şeylerimi bilmiyor' olduğunda RAG kullan. Model yeterince yetenekli; sadece senin özgül, güncel olgularından yoksun. RAG'ın güçleri: bilgin her gün değişebilir ve sistem ayak uydurur, ve yanıtlar kaynaklarını gösterebilir. Sınırı: RAG modelin bildiğini değiştirir, davrandığını değil — ve kendi başına sistemin eylem yapmasını sağlamaz.

Fine-tuning — model bir davranıştan yoksun olduğunda

Fine-tuning bir modeli, varsayılan davranışı kayana kadar örnekler üzerinde eğitmeye devam eder — tutarlı bir ton, katı bir çıktı formatı, temel modelin güvenilir biçimde üretmediği uzmanlaşmış bir stil ya da sınıflandırma.

Problem 'model ihtiyacım olduğu gibi davranmıyor' olduğunda fine-tuning kullan. Yeterince biliyor; sadece yalnızca prompt'lamayla güvenilir biçimde doğru davranmayacak. Gücü: modele işlenmiş dayanıklı bir davranış değişikliği. Sınırları: kurması ve sürdürmesi en ağır olan, taze bilgi eklemez — fine-tune edilmiş bir model, eğitim verisi kadar bayattır — ve RAG gibi, sisteme eyleme yeteneği vermez. Ekiplerin büyük bir kısmı, gerçek problemleri bilgiyken (RAG kullan) ya da dikkatli prompt'lamayken (hiçbirini kullanma) fine-tuning'e uzanır.

Çoklu-ajan — iş birçok adım gerektirdiğinde

Bir çoklu-ajan sistemi birkaç uzmanlaşmış ajanı — erişen, üreten, denetleyen, orkestrasyon yapan — birçok adım ve araç çağrısı süren bir görevi tamamlamak için koordine eder. Üçünden, temelde yalnızca yanıtlamak değil yapmak hakkında olan tek olan.

Problem 'bu tek bir yanıt değil, bir süreç' olduğunda çoklu-ajan kullan. Görevin ayrık alt-işleri var, araç gerektiriyor, birçok adım boyunca çalışıyor ve her parçanın ayrı ayrı kurulup notlandırılmasından fayda görüyor. Gücü: yalnızca soruları değil, gerçek iş akışlarını idare eder. Maliyeti: en çok hareketli parça, dolayısıyla gerçek gözlemlenebilirlik ve değerlendirme talep eder. Tek bir dayanaklı yanıtın çözeceği bir problem için çoklu-ajan kurma.

Karar ağacı

Sırayla yürü. İlk 'evet'te dur.

1. Görev tek bir yanıtı olan tek bir soru mu? → Üçünden hiçbirine ihtiyacın olmayabilir. Önce dikkatli prompt'lamayı dene. Bedava ve satıcıların kabul ettiğinden daha sık doğru yanıt.
2. Problem, modelin senin özgül, güncel olgularını bilmemesi mi? → RAG.
3. Model yeterince biliyor ama iyi prompt'lamaya rağmen tutarlı biçimde yanlış mı davranıyor, formatlıyor ya da geliyor? → Fine-tuning.
4. Hiç tek bir yanıt değil de araç gerektiren ve bir sonuç üreten çok-adımlı bir süreç mi? → Bir çoklu-ajan sistemi — muhtemelen içinde RAG'la.

“Başarısız AI projelerinin çoğu zekâ başarısızlıkları değildir. Teşhis başarısızlıklarıdır — fine-tuning'le çözülen bir bilgi problemi ya da ajanlar kurarak çözülen bir prompt'lama problemi. Problemi doğru adlandır ve teknik neredeyse bariz olur.”

Nasıl iyi seçilir

Tek bir cümlede, sisteminin mümkün olan en basit versiyonunda gerçekte neyin yanlış olduğunu yaz. Cümle 'X'i bilmiyor'sa, bu RAG. 'Y gibi davranmayacak'sa, bu fine-tuning. 'Z'yi yapamıyor, çünkü Z bir süreç'se, bu çoklu-ajan. Teknik teşhisten çıkmalı — asla tersi değil. Probleminin hangisine ihtiyacı olduğu konusunda ikinci bir görüş istersen, o sohbet ücretsiz: [email protected].