RAG, fine-tuning или AI-агент: что выбрать под задачу бизнеса

Большинство AI-проектов тормозят не из-за модели, а из-за неверно выбранной архитектуры. У RAG, fine-tuning и AI-агентов разные роли, и их нельзя считать взаимозаменяемыми.

RAG выбирают в тех сценариях, где модель должна отвечать по актуальным документам, базе знаний, инструкциям, договорам или каталогу товаров. Это хороший путь, когда проблема не в стиле ответа модели, а в том, что ей нужно дать доступ к вашим данным.

RAG быстро даёт ценность в поддержке, внутренних ассистентах, юридическом поиске и корпоративных FAQ, потому что не требует переобучения модели под каждое изменение базы знаний.

Дообучение имеет смысл там, где нужно изменить поведение модели: терминологию, стиль, классификацию, структуру ответа или последовательность принятия решения.

Контакты: info@amics-tech.ru, +7 (495) 990-48-83. Волгоград, Россия.