RAG im Vergleich zur Feinabstimmung: Wie Sie die richtige Wahl treffen

Allgemein einsetzbare Large Language Models (LLMs) sind in der breiten Öffentlichkeit beliebt, da sie über zahlreiche Themen sprechen und Aufgaben wie das Verfassen von Aufsätzen oder Dankesschreiben übernehmen können. Im Geschäftsbereich reichen solche allgemeinen Ergebnisse jedoch nicht aus. Ein LLM, das beispielsweise technischen Support für ein bestimmtes Gerät leisten soll, muss auf fachspezifisches Wissen zugreifen können.

Derzeit gibt es zwei Ansätze, um generative KI-Modelle mit solch spezialisiertem Wissen auszustatten: Feinabstimmung und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Beide Methoden bieten Vorteile – und bringen zugleich Herausforderungen mit sich. Werfen wir einen genaueren Blick auf diese beiden Ansätze, um zu verstehen, wie sie funktionieren – und wann welcher von ihnen am besten eingesetzt wird.

Wichtige Erkenntnisse

• Sowohl RAG als auch die Feinabstimmung machen allgemeine KI-Modelle in einem bestimmten Fachgebiet oder für einen speziellen Anwendungsfall nützlicher.
• RAG ermöglicht einem LLM den Zugriff auf interne Unternehmensdaten. Dadurch kann es gezieltere Antworten liefern – ein entscheidender Vorteil für Anwendungsfälle, die auf aktuelle Informationen angewiesen sind.
• Typische Einsatzbereiche von RAG sind technischer Support, Bestandsabfragen oder Produktempfehlungen im Einzelhandel.
• Die Feinabstimmung hingegen nutzt eine Sammlung fachspezifischer Daten, um ein allgemeines LLM auf eine bestimmte Aufgabe zu trainieren. Denken Sie beispielsweise an Medizin oder Programmierung – beides Bereiche mit eigener Logik und Fachsprache.
• In Kombination können Feinabstimmung und RAG einem LLM sowohl tiefgehendes Fachwissen als auch stets aktuelle Informationen vermitteln.

Was versteht man unter Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG, kurz für Retrieval-Augmented Generation, ist ein Architektur-Framework, das von Forschern bei Meta entwickelt wurde, um allgemeine KI-Modelle dabei zu unterstützen, für Unternehmen relevante und nützliche Ergebnisse zu liefern. RAG erreicht dies, indem es einem Large Language Model, oder LLM, Zugriff auf eine interne Wissensdatenbank gewährt, mit der das ursprüngliche Trainingsmaterial erweitert wird. Das Ergebnis ist ein KI-System, das die Sprachkompetenz eines LLMs mit unternehmensspezifischen Daten kombiniert, um gezielte und kontextgerechte Antworten zu liefern. Im Gegensatz zur Feinabstimmung greift dieser Ansatz, ohne das zugrunde liegende Modell selbst zu verändern.

Wann RAG eingesetzt werden sollte

Verwenden Sie RAG, wenn es wichtig ist, dass generative KI-Antworten aktuelle oder unternehmensspezifische Daten enthalten, die nicht Teil des ursprünglichen LLM-Trainings waren. Wenn ein Unternehmen beispielsweise über umfangreiche und verlässliche Informationen zu seinen Produkten oder täglichen Abläufen verfügt, stellt eine RAG-Architektur diese Daten bereit, um die Eingaben und Ausgaben des LLM zu erweitern. Dadurch werden die Ergebnisse nützlicher, überprüfbarer und präziser. Dies kann etwa die Automatisierung von Helpdesks verbessern, Verfügbarkeitsprüfungen im Einzelhandel erleichtern oder im Gesundheitswesen unterstützen, indem ärztliche Notizen schnell für Patienten oder andere Fachkräfte bereitgestellt werden.

RAG-Anwendungsfälle

Zu den häufigsten Vorteilen von RAG in verschiedenen Branchen zählen eine präzisere und vollständigere Datenerfassung, verbesserter Kundensupport sowie die Möglichkeit, personalisierte Inhalte zu erstellen. Durch die Ergänzung von LLMs mit aktuellen Informationen können Unternehmen KI-Agenten einsetzen, um in Echtzeit kontextrelevante Antworten auf Benutzeranfragen zu liefern – und so den Bedarf an manuellen Eingriffen zu verringern. Die Vielseitigkeit von RAG ermöglicht den Einsatz in zahlreichen Szenarien, unter anderem in den folgenden:

• Business Intelligence. Unternehmen können RAG einsetzen, um GenAI-Modelle dabei zu unterstützen, relevante Marktdaten für die automatische Erstellung von Analysen und Berichten abzurufen. Diese Daten können Marktstudien, Wettbewerbsanalysen, Verkaufszahlen oder Kundenfeedback umfassen.
• Inhaltsempfehlungen. RAG kann Empfehlungssysteme verbessern – häufig in Kombination mit Vektordatenbanken. Dabei ermöglicht RAG dem KI-Modell, Benutzerbewertungen, Rezensionen und Inhaltsbeschreibungen abzurufen und zu analysieren, um personalisierte Empfehlungen zu generieren, die genau auf die Anfrage des Nutzers abgestimmt sind.
• Faktenprüfung im Journalismus und in den Medien. RAG kann Organisationen dabei unterstützen, Dokumente schnell abzurufen und miteinander zu vergleichen, um Behauptungen in Artikeln, Berichten oder sozialen Medien zu überprüfen.
• Medizinische Diagnose. Im Gesundheitswesen kann RAG Ärzte und andere Fachkräfte bei der Diagnose und Behandlungsplanung unterstützen. Dazu ruft das System medizinische Fallstudien, Forschungsarbeiten oder Ergebnisse klinischer Studien ab, die für die Symptome oder den Zustand eines Patienten relevant sind.
• Technischer Support. RAG kann helfen, die Lösungszeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Das System kann relevante Handbücher und Fehlerbehebungsleitfäden abrufen oder Forenbeiträge durchsuchen und dem LLM zur Verfügung stellen, um Benutzeranfragen schneller zu klären. Darüber hinaus kann RAG auf Datenbanken mit den letzten Kundeninteraktionen zugreifen, um individuellere und persönlichere Unterstützung zu bieten.

Was versteht man unter Feinabstimmung?

Die Feinabstimmung eines generativen KI-Modells bedeutet, dass ein allgemeines Modell – wie beispielsweise Claude 2 von Anthropic, Command von Cohere oder Llama 2 von Meta – mit zusätzlichen Trainingsrunden auf einer kleineren, fachspezifischen Datenmenge weitertrainiert wird. Dabei werden die Parameter des Modells anhand dieser neuen Daten angepasst. Durch dieses gezielte Training kann das Modell Aufgaben in einem bestimmten Bereich besser ausführen, da es auf die Besonderheiten, Fachbegriffe und Ausdrucksweisen eines spezifischen Themengebiets – beispielsweise Programmierung oder Gesundheitswesen – abgestimmt ist.

Wann die Feinabstimmung eingesetzt werden sollte

Wählen Sie die Feinabstimmung, wenn ein LLM besonders sicher in einem bestimmten Fachgebiet agieren soll. Durch zusätzliches Training kann das Modell Eingaben besser verstehen und Ergebnisse liefern, die die Feinheiten und Terminologie des jeweiligen Bereichs widerspiegeln. Für die Feinabstimmung benötigen Sie einen umfangreichen, sorgfältig zusammengestellten Datensatz oder eine Dokumentensammlung, die für den Trainingsprozess aufbereitet wurde. Der Aufwand lohnt sich jedoch: Die Feinabstimmung ermöglicht eine präzisere Kontrolle über Stil, Ton und Ausdruck der generierten Inhalte – ein klarer Vorteil wie z. B. für Marketingmaterialien oder Kundenkommunikation. Wie auch RAG kann die Feinabstimmung insbesondere in der Medizin, Programmierung und anderen hochspezialisierten Bereichen wertvolle Ergebnisse liefern.

Anwendungsfälle für die Feinabstimmung

Die Feinabstimmung – also die Anpassung eines allgemeinen KI-Modells an eine spezifische Aufgabe oder ein Fachgebiet – ist eine leistungsstarke Methode, die für viele Unternehmen deutlich bessere Ergebnisse liefern kann, insbesondere wenn Personalisierung und Spezialisierung entscheidend sind. Hier sind einige typische Anwendungsfälle, in denen die Feinabstimmung besonders effektiv ist:

• Automatisierung des Kundensupports. Durch die Feinabstimmung eines LLM mit einer umfangreichen, sorgfältig aufbereiteten Sammlung von Daten und Dokumenten zu den Produkten, Dienstleistungen und Abläufen eines Unternehmens kann das Modell zu einem deutlich nützlicheren automatisierten Support-System werden. Ein feinabgestimmtes LLM versteht die Sprache und Nuancen in Kundenanfragen besser und kann entsprechend präziser reagieren.
• Bildungsinhalte. LLMs können mit Lehrmaterialien aus einem bestimmten Fachgebiet – wie z. B. Geschichte oder Grammatik – weitertrainiert werden. Anschließend können sie neue Lerninhalte erstellen, Lehrbücher zusammenfassen, Quizfragen generieren oder sogar Nachhilfestunden in verschiedenen Fächern anbieten.
• Verarbeitung medizinischer Informationen. LLMs lassen sich mit medizinischer Fachliteratur, anonymisierten Patientendaten sowie weiteren medizinischen Texten und Bildern feinabstimmen. Dadurch können sie gezielter bei der Diagnose und Behandlungsempfehlung unterstützen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) im Vergleich zur Feinabstimmung: Zentrale Unterschiede

Sowohl die Feinabstimmung als auch RAG machen allgemeine LLMs nützlicher – allerdings auf unterschiedliche Weise. Vereinfacht gesagt: Die Feinabstimmung verleiht einem LLM ein tieferes Verständnis für ein bestimmtes Fachgebiet, wie z. B. Medizin oder Bildung, während die Kombination eines LLM mit einer RAG-Architektur dem Modell Zugriff auf aktuelle, lokale Daten für seine Antworten ermöglicht.

Warum also nicht beide Ansätze kombinieren, um Antworten zu erhalten, die sowohl fundiert als auch aktuell sind? Genau das ist ein wachsender Trend – und er hat sogar ein eigenes Akronym: RAFT, kurz für Retrieval-Augmented Fine-Tuning. Bei diesem hybriden Ansatz wird ein Modell zunächst mit fachspezifischen Daten feinabgestimmt und anschließend in einer RAG-Architektur eingesetzt. Dort nutzt es sein Fachwissen, um während der Antwortgenerierung die relevantesten Informationen abzurufen. Das Ergebnis sind hochpräzise, relevante und kontextbewusste Antworten.

Bevor wir uns RAFT jedoch im Detail ansehen, betrachten wir zunächst die beiden grundlegenden Ansätze etwas genauer.

Feinabstimmung (Fine-Tuning)

Sowohl RAG als auch die Feinabstimmung helfen einem LLM, über generische Antworten hinauszugehen, die aus seinen ursprünglichen, allgemein gehaltenen Trainingsdaten stammen. Bei der Feinabstimmung wird ein LLM mit zusätzlichen Trainingsrunden auf Datensätzen trainiert, die speziell auf ein bestimmtes Fachgebiet oder eine Organisation zugeschnitten sind.

• Voraussetzungen
  Dazu müssen IT- und Fachabteilungen zunächst umfangreiche Datensätze zusammenstellen, bereinigen und kennzeichnen, um sie für das zusätzliche Training vorzubereiten. Der Trainingsprozess selbst ist sehr rechenintensiv und erfordert eine fortschrittliche KI-Architektur mit neuronalen Netzen sowie ausreichend GPUs, um das Modell in vertretbarer Zeit trainieren zu können.
• Ergebnis
  Das Resultat ist ein LLM, das die Informationen und die Fachsprache eines bestimmten Bereichs oder Anwendungsfalls fließend beherrscht.
• Mögliche Nachteile
  Im Gegensatz zu einem RAG-System ist das LLM vollständig auf die Datensätze angewiesen, die für seine Feinabstimmung verwendet wurden, und hat keinen Zugriff auf aktuelle externe Informationen. Ein feinabgestimmtes LLM kann zudem Teile seines ursprünglichen Wissens verlieren oder „vergessen“. So kann es beispielsweise an sprachlicher Feinheit in allgemeinen Gesprächen einbüßen, wenn es sich stark auf ein Fachgebiet – wie beispielsweise die Medizin – konzentriert. Vielleicht kennen Sie Ärzte, bei denen genau das der Fall ist.

RAG

RAG verändert ebenfalls die Antworten von LLMs, greift dabei jedoch nicht in das zugrunde liegende Modell ein. Stattdessen nutzt ein RAG-System eine lokale Datenbank oder eine kuratierte Sammlung von Dokumenten, um die Antworten des LLM zu unterstützen – oft mit aktuellen, minutengenauen Informationen.

• Stärken
  Die RAG-Architektur gilt im Hinblick auf Datensicherheit und Datenschutz als überlegen, da die Daten in einer geschützten Umgebung mit strengen Zugriffskontrollen gespeichert werden können. So wird sichergestellt, dass vertrauliche Informationen nicht in KI-Antworten einfließen.
• Schwächen
  Ein Nachteil dieses Ansatzes im Vergleich zur Feinabstimmung besteht darin, dass die Sprachmodelle nicht auf Genauigkeit in einem bestimmten Fachgebiet trainiert sind, sondern auf dem allgemeinen Wissen basieren, das sie im ursprünglichen LLM-Training erworben haben.

Vergleich von Skillsets und Kosten

• Skillsets
  In Bezug auf die erforderlichen Kompetenzen ist RAG zwar einfacher umzusetzen, doch beide Ansätze – RAG und die Feinabstimmung – erfordern fundiertes Wissen in Programmierung und Datenmanagement. Darüber hinaus benötigt ein Team, das die Feinabstimmung durchführt, zusätzliche Expertise in Natural Language Processing (NLP), Deep Learning und Modellkonfiguration.
• Zeit und Kosten
  Die Feinabstimmung erfordert einen höheren Initialaufwand, während RAG mehr Ressourcen zur Laufzeit beansprucht. Die Feinabstimmung umfasst mehrere rechenintensive Trainingsrunden, bevor das LLM einsatzbereit ist, was diesen Ansatz teurer macht als eine RAG-Architektur. Ist das feinabgestimmte Modell jedoch einmal im Einsatz, gestaltet sich der laufende Betrieb vergleichsweise einfach. Ein RAG-System hingegen fügt dem LLM eine zusätzliche Komplexitätsebene hinzu, da ein aktueller Datenbestand gepflegt und für jede Anfrage zusätzliche Compute-Ressourcen bereitgestellt werden müssen.

Hybrider Ansatz: RAFT

Die jeweiligen Einschränkungen – aber auch Vorteile – dieser beiden Ansätze haben ganz natürlich dazu geführt, dass immer häufiger ihre Stärken kombiniert werden. Das Ergebnis ist der hybride Ansatz namens RAFT.

So wählen Sie zwischen RAG und der Feinabstimmung

Die Entscheidung zwischen einer RAG-Architektur und einem Feinabstimmungsansatz hängt von den verfügbaren Ressourcen und dem geplanten Einsatz des LLM ab. Wie in der folgenden Übersicht dargestellt, profitieren die meisten Anwendungsfälle von einer Kombination beider Methoden – für viele Unternehmen ist RAG der nächste logische Schritt, sobald ein Modell feinabgestimmt wurde. Um zu entscheiden, welcher Ansatz Priorität haben sollte, helfen die folgenden sechs Fragen:

1. Müssen die Antworten lokale und sehr aktuelle Daten enthalten? Die Einbindung eigener, stets aktueller Daten in LLM-Antworten ist eine der größten Stärken von RAG – und der Grund, warum diese Methode schnell an Popularität gewonnen hat.
2. Wird das LLM in einer spezialisierten Branche eingesetzt? Die Feinabstimmung ermöglicht es dem Modell, Eingaben besser zu verstehen und Antworten in der Fachsprache eines bestimmten Aufgabenfelds oder Branchenbereichs – wie beispielsweise im Gesundheitswesen – zu formulieren.
3. Stehen Datenschutz und Datensicherheit an erster Stelle? Eine RAG-Architektur erlaubt es, sensible Informationen in einer geschützten, lokalen Datenbank zu speichern.
4. Sind Tonfall und Stil der Antworten wichtig? Die Feinabstimmung sorgt dafür, dass ein LLM Antworten im bevorzugten Sprachstil eines Unternehmens oder Fachgebiets formuliert. Wenn Kunden oder Partner direkt mit dem LLM interagieren, trägt die Feinabstimmung zu einem professionellen, einheitlichen Auftritt bei.
5. Sind die Laufzeitressourcen begrenzt? Ein feinabgestimmtes LLM benötigt zur Laufzeit nicht mehr Ressourcen als ein Standardmodell. RAG hingegen ist komplexer, da das Modell lokale Datenbanken abfragen muss, um seine Antworten zu erweitern. Das führt zu zusätzlichem Aufwand.
6. Stehen Recheninfrastruktur und KI-Fachwissen zur Verfügung? Für die Feinabstimmung eines LLM werden beides benötigt. RAG erfordert zwar Ressourcen und Dateninfrastruktur zur Laufzeit, kommt jedoch mit weniger spezialisierten KI-Kenntnissen aus.

Mehr Geschäftswert aus GenAI mit Oracle Cloud Infrastructure erzielen

Ganz gleich, ob Sie sich für RAG, Feinabstimmung oder eine Kombination aus beiden entscheiden – Oracle unterstützt Unternehmen wie Ihres dabei, ihre Produktivität mit Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI zu steigern. Dieser vollständig verwaltete Service vereint die Leistungsfähigkeit von OCI mit der Wahl zwischen Open-Source- und proprietären LLMs.

Wir machen es Ihnen leicht, Ihr LLM mit RAG zu kombinieren, damit Sie stets aktuelle Antworten erhalten, die auf Ihren vielfältigen Wissensquellen basieren. Wenn es Zeit ist, Ihre Feinabstimmung durchzuführen, ist Oracle AI Infrastructure die ideale Wahl. Dort stehen Supercluster zur Verfügung, die auf bis zu 65.536 GPUs skalieren – mehr als ausreichend, um selbst anspruchsvollste Trainings- und Inferenz-Workloads zu bewältigen, wie beispielsweise LLM-Antworten, Computer Vision oder Predictive Analytics.

Allgemein einsetzbare LLMs entwickeln sich stetig weiter – neue Versionen erscheinen laufend von Anbietern wie Anthropic, Cohere, Google, Meta und vielen anderen. Doch so versiert diese Modelle im Umgang mit menschlicher Sprache auch sind, sie benötigen stets eine Möglichkeit, ihre Fähigkeiten gezielt mit den spezifischen Anforderungen realer Geschäftsanwendungen zu verbinden. Feinabstimmung und RAG sind derzeit die beiden besten Methoden, um dies zu erreichen. Beide Ansätze werden sich weiterentwickeln – parallel zu den Fortschritten bei KI-Modellen, Hardware und Datenarchitekturen.

Häufig gestellte Fragen zum Thema RAG im Vergleich zur Feinabstimmung

Ist RAG besser als die Feinabstimmung?

RAG und Feinabstimmung sind unterschiedliche Ansätze – beide mit eigenen Vorteilen und Kosten. Beide Methoden werden häufig eingesetzt, um generative KI-Modelle leistungsfähiger zu machen. Jedes Unternehmen sollte die Methode wählen, die am besten zu seinen Anforderungen passt. Eine weitere beliebte Option ist die Kombination beider Ansätze, bekannt als RAFT (Retrieval-Augmented Fine-Tuning).

Was ist besser als RAG?

RAG ist im Grunde eine Methode, mit der ein LLM durch den Zugriff auf Unternehmensdaten und -dokumente präzisere Antworten liefern kann. Eine neue Variante namens GraphRAG wurde entwickelt, um LLM-Antworten über das hinaus zu verbessern, was eine klassische RAG-Architektur leisten kann. Sie bringt jedoch zusätzliche architektonische Komplexität mit sich, und verbreitete Anwendungsfälle stehen noch aus.

Das Fine-Tuning eines KI-Modells ist eine weitere Möglichkeit, einem LLM gezieltere und differenziertere Antworten zu ermöglichen – und in Kombination mit RAG lässt sich die Leistungsfähigkeit des Modells weiter steigern.

Können RAG und Fine-Tuning gemeinsam eingesetzt werden?

Ja. Dieser hybride Ansatz kombiniert ein Modell, das mit fachspezifischen Daten feinabgestimmt wurde, mit einer RAG-Architektur. So kann das Modell sowohl auf sein vertieftes Fachwissen zurückgreifen als auch aktuelle und relevante Informationen in seine Antworten einbeziehen.

Was ist der Unterschied zwischen RAG und Transfer Learning?

RAG verbessert die Antworten eines LLM, indem es auf eine lokale und aktuelle Wissensdatenbank zugreift. Transfer Learning hingegen optimiert die Leistung eines allgemeinen KI-Modells, indem es auf ein separates Modell zurückgreift, das bereits auf ein bestimmtes Fachgebiet feinabgestimmt wurde.