RAG مقابل Fine-tuning — متى تستخدم أيهما؟
فهم الفرق بين RAG و Fine-tuning واختيار الأنسب لمشروعك.
ثلاث طرق لتخصيص AI
عندما تريد أن يعرف AI معلوماتك الخاصة، لديك 3 خيارات: 1. In-Context Learning: الصق المعلومات في البرومبت مباشرة 2. RAG: ابحث تلقائياً في مستنداتك وأضف النتائج للبرومبت 3. Fine-tuning: أعد تدريب النموذج على بياناتك
جدول المقارنة
| المعيار | In-Context | RAG | Fine-tuning | |---------|-----------|-----|-------------| | التكلفة | مجاني | منخفضة | عالية | | السرعة | فوري | سريع | أيام-أسابيع | | حجم البيانات | محدود (نافذة السياق) | غير محدود | كبير جداً | | التحديث | يدوي | تلقائي | يحتاج إعادة تدريب | | الدقة | جيدة | ممتازة | ممتازة | | الصعوبة | سهل جداً | متوسط | صعب |
متى تستخدم كل طريقة؟
استخدم In-Context Learning عندما: • البيانات قليلة (أقل من 10 صفحات) • تحتاج إجابة سريعة لمرة واحدة استخدم RAG عندما: • البيانات كثيرة ومتغيرة • تحتاج إجابات دقيقة مع مصادر • تريد chatbot يعرف معلومات شركتك استخدم Fine-tuning عندما: • تريد تغيير سلوك النموذج نفسه • تحتاج أسلوب كتابة خاص جداً • لديك آلاف الأمثلة للتدريب
نصيحة سارة
"في 90% من الحالات، RAG هو الخيار الأفضل. ابدأ به دائماً. Fine-tuning نادراً ما تحتاجه إلا في حالات متخصصة جداً."