Comparison
RAG ou fine-tuning
Dernière révision , published by Gjethe
La génération augmentée par récupération (RAG) donne à un modèle d'IA accès à vos documents au moment de répondre, ce qui lui permet de fournir des informations actuelles et précises et de citer ses sources. Le fine-tuning entraîne davantage un modèle sur des exemples pour modifier son comportement, son style ou ses performances sur une tâche précise. Pour répondre à des questions à partir des connaissances de l'entreprise, le RAG est généralement le meilleur choix ; le fine-tuning convient aux formats constants, aux tâches spécialisées ou au style.
RAG
Fine-tuning
RAG et fine-tuning en un coup d'œil
| RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|
| Ce qu'il modifie | Les informations que le modèle voit | Le comportement du modèle |
| Mise à jour des connaissances | Ajouter ou modifier des documents | Réentraîner avec de nouvelles données |
| Citations | Peut montrer les sources | Ne cite pas naturellement |
| Idéal pour | Questions sur votre contenu | Formats constants, ton, tâches spécialisées |
| Données nécessaires | Vos documents | De nombreux exemples de haute qualité |
| Effort de mise en place | Modéré | Plus élevé |
Lorsque les entreprises veulent une IA qui « connaît nos affaires », elles pensent souvent qu'il faut entraîner un modèle. Dans la plupart des cas, ce n'est pas nécessaire. La récupération est plus simple, moins coûteuse à mettre à jour et plus facile à vérifier. Le fine-tuning a sa place, mais pour d'autres problèmes. Cette comparaison explique les deux en termes simples.
Comment fonctionne le RAG
Vos documents sont découpés en passages et indexés, généralement dans une base de données vectorielle. Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système trouve les passages pertinents et les transmet au modèle avec la question. Le modèle répond à partir de ces informations.
Comme les connaissances résident dans les documents, les mettre à jour revient à mettre à jour les documents. Les réponses peuvent renvoyer vers des sources, ce qui aide les utilisateurs à les vérifier.
Comment fonctionne le fine-tuning
Le fine-tuning entraîne un modèle sur des exemples d'entrées et de sorties souhaitées. Le modèle apprend des schémas : un format précis, un ton, un système de classification ou une tâche. Il ne mémorise pas les faits de façon fiable, et modifier des faits implique de le réentraîner.
Il est utile lorsque les instructions seules ne suffisent pas à obtenir un comportement constant, ou lorsqu'un modèle plus petit et affiné peut remplacer un modèle plus grand et plus coûteux pour une tâche étroite.
Lequel choisir ?
Choisissez le RAG si…
Vous voulez des réponses issues de vos documents, politiques, produits ou données, avec des informations à jour et des sources.
Choisissez le fine-tuning si…
Vous avez besoin d'un style ou d'un format de sortie constant, ou d'une tâche spécialisée réalisée à moindre coût et à grande échelle.
Combinez si…
Vous avez besoin à la fois d'un comportement propre au domaine et de connaissances actuelles.
Données et confidentialité
Avec le RAG, les documents restent dans votre stockage et seuls les passages pertinents sont envoyés avec chaque requête. Des contrôles d'accès peuvent garantir que les utilisateurs ne récupèrent que ce qu'ils ont le droit de voir.
Le fine-tuning envoie les données d'entraînement au fournisseur ou exige votre propre infrastructure d'entraînement. Examinez attentivement les conditions du fournisseur et le traitement des données dans les deux cas.
Avant de choisir, demandez-vous
- L'objectif est-il la connaissance ou le comportement ?
- À quelle fréquence l'information change-t-elle ?
- Les utilisateurs ont-ils besoin de sources ?
- Disposons-nous de nombreux exemples de haute qualité ?
- Quelles sont les exigences de confidentialité des données ?
Scénario : un assistant pour les politiques internes
Une entreprise souhaite que son personnel pose des questions sur les politiques RH, les règles de déplacement et les procédures informatiques. Les politiques changent régulièrement et les réponses doivent citer le document en vigueur. Le RAG est le choix évident : les documents sont indexés, les réponses renvoient vers des sources, et les mises à jour consistent simplement à remplacer un document.
Le fine-tuning aurait du mal à suivre les changements et ne pourrait pas facilement citer ses sources.
Scénario : une classification constante à grande échelle
Une entreprise traite des milliers de tickets de support chaque jour et souhaite les classer dans des catégories précises avec un format constant. Affiner un modèle plus petit sur des exemples étiquetés peut produire une classification constante et peu coûteuse.
Le RAG apporte peu ici, car la tâche concerne le comportement, pas la connaissance.
Comparaison des coûts et des efforts
| Aspect | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Mise en place initiale | Indexer les documents, construire la récupération | Préparer les données d'entraînement, entraîner, évaluer |
| Updating | Mettre à jour les documents | Reformer |
| Coût d'exploitation | Récupération plus appels au modèle | Appels au modèle, potentiellement moins chers avec des modèles plus petits |
| Vérification | Vérifier les sources | Tester les résultats |
Évaluer l'une ou l'autre approche
Construisez un jeu de test de vraies questions ou tâches avec les réponses attendues, et mesurez la précision avant le lancement et après chaque changement. Incluez des cas délicats : informations manquantes, faits obsolètes, questions ambiguës.
Une évaluation régulière maintient une qualité stable à mesure que les données, les instructions et les modèles évoluent.
Commencer par les instructions
Avant le RAG ou le fine-tuning, de bonnes instructions résolvent souvent plus que prévu. Des instructions claires accompagnées d'exemples peuvent façonner le ton et le format sans infrastructure supplémentaire.
Essayez d'abord les instructions, ajoutez le RAG pour les connaissances, et n'envisagez le fine-tuning que pour des besoins précis restants.
Maintenance
Les systèmes RAG demandent des mises à jour de documents, une surveillance de la qualité de récupération et une réindexation occasionnelle. Les modèles affinés doivent être réentraînés lorsque les besoins ou les données changent, et réévalués lorsque les modèles de base sont mis à jour.
Désignez un responsable pour l'approche que vous choisissez.
Choisissez le RAG lorsque
- Les connaissances changent souvent
- Les réponses doivent citer des sources
- Les données sont réparties entre plusieurs documents
- Les autorisations varient selon l'utilisateur
Confidentialité et autorisations en pratique
Les systèmes RAG peuvent respecter les autorisations existantes en filtrant les documents selon l'utilisateur, de sorte que les employés ne voient que les réponses issues de documents auxquels ils ont accès. Les modèles affinés ne peuvent pas facilement appliquer de telles règles par utilisateur, car les connaissances sont mélangées dans le modèle.
Pour des données internes sensibles, c'est une raison solide de préférer la récupération.
Quand aucun des deux n'est nécessaire
Pour des tâches simples (reformuler un texte, résumer un document fourni par l'utilisateur, répondre à des questions générales), un modèle bien guidé peut suffire sans RAG ni fine-tuning.
Commencez simple et n'ajoutez de la complexité que si les tests montrent que c'est nécessaire.
Sources et lectures complémentaires
Questions fréquentes
Le RAG empêche-t-il l'IA d'inventer des choses ?
Il réduit les erreurs en ancrant les réponses dans votre contenu, mais ne les élimine pas. Une bonne récupération, de bonnes instructions et des tests sont essentiels.
Le fine-tuning est-il coûteux ?
Il exige des données d'entraînement de qualité, des expérimentations et une évaluation, ce qui ajoute du coût par rapport au RAG.
Le RAG peut-il gérer des milliers de documents ?
Oui, avec une bonne indexation, un bon découpage et de bonnes stratégies de recherche.
Ai-je besoin d'une base de données vectorielle ?
La plupart des systèmes RAG en utilisent une, même si certains emploient une recherche traditionnelle ou une combinaison.
Le RAG peut-il respecter les autorisations ?
Oui. La récupération peut filtrer les documents selon ce que chaque utilisateur est autorisé à consulter.
Puis-je combiner RAG et fine-tuning ?
Oui, par exemple un modèle affiné pour le format et le ton, avec du RAG pour les connaissances actuelles.
Lequel est le plus rapide à construire ?
Le RAG, dans la plupart des cas.
Construisez-vous les deux ?
Oui. Nous recommandons généralement le RAG pour les cas d'usage de connaissances et le fine-tuning seulement lorsqu'un besoin précis existe.
Le RAG peut-il fonctionner avec des tableurs et des bases de données ?
Oui, avec une préparation adaptée, ou en laissant l'IA interroger des données structurées via des outils.
Ai-je besoin d'un grand jeu de données pour le RAG ?
Non. Le RAG fonctionne avec des ensembles de documents petits ou grands.
Le fine-tuning est-il disponible pour tous les modèles ?
Non. La disponibilité dépend du fournisseur et du modèle.
Le RAG peut-il répondre à des questions dans de nombreuses langues ?
Oui, si le modèle les prend en charge ; les documents peuvent être dans une langue et les questions dans une autre.
Le RAG et le fine-tuning peuvent-ils utiliser nos propres modèles hébergés ?
Oui, avec des modèles ouverts hébergés sur votre infrastructure, au prix de davantage de travail d'exploitation.
Lequel est le moins cher à exploiter ?
Cela dépend du volume et des modèles ; le RAG ajoute des coûts de récupération, les modèles plus petits affinés peuvent réduire le coût par appel.
Les systèmes RAG peuvent-ils indiquer de quel document provient une réponse ?
Oui. Les citations sont l'un des principaux avantages du RAG.
Services associés
Systèmes RAG
Une IA qui recherche dans vos documents et les cite.
Développement de chatbots IA
Des chatbots qui répondent à partir de votre propre contenu.
Développement d'agents IA
Une IA qui agit dans vos outils, avec des garde-fous.
Intégration d'API d'IA
Des modèles de langage, de vision et de parole dans vos logiciels.
Pour continuer
Combien coûte un chatbot IA ?
Coût de construction contre coût d'exploitation, et ce qui détermine les deux.
Comment recruter un développeur IA
Évaluation, confidentialité des données et coûts d'exploitation.
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Supprimez le copier-coller, les rapports manuels et la saisie de données.
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