Wenn Sie einen intelligenten Chatbot erstellen, müssen Sie den richtigen technischen Ansatz wählen, um ihn zu entwerfen. Je nachdem, was er tun soll, muss die verwendete KI angepasst werden! Zwei Methoden dominieren heute das Prompt-Engineering: Fine-Tuning und RAG (für Retrieval-Augmented Generation). Beide Ansätze können die Relevanz der KI-Antworten verbessern, aber sie beruhen auf unterschiedlichen Logiken.
Sollte man also einen KI-Chatbot mit Fine-Tuning spezialisieren, seine Antworten mit einer Dokumentationsdatenbank über RAG anreichern oder beides in einem hybriden Ansatz kombinieren, der oft am effektivsten ist?
Dieser Artikel hilft Ihnen, die Unterschiede zwischen Fine-Tuning und Rag zu verstehen, ihre jeweiligen Vorteile für Ihr Profil und schließlich konkrete Beispiele für die Anwendung jeder Methode.
Fine-tuning und Rag: Definition zum besseren Verständnis der Unterschiede
Fine-Tuning und RAG sind zwei fortgeschrittene Ansätze, um die Leistung einer konversationellen KI wie z.B. ChatGPT zu verbessern. Beide Methoden basieren auf sehr unterschiedlichen Logiken, auch wenn sie das gleiche Ziel haben, die Relevanz und Personalisierung der Antworten der KI zu erhöhen.
Was ist die Fine-Tuning-Technik in der KI?
Fine-Tuning ist eine Technik, bei der ein vorab trainiertes Modell der künstlichen Intelligenz spezialisiert wird, um es an eine bestimmte Aufgabe anzupassen.
Konkret bedeutet dies, dass die gesamte KI oder ein Teil davon mit einem begrenzten und gezielten Datensatz, der der Aufgabe oder dem Zielbereich entspricht, neu trainiert wird. Diese Methode ermöglicht es, die Parameter des Modells (oft die oberen Schichten des neuronalen Netzes der KI) anzupassen, damit es in bestimmten Anwendungsfällen besser funktioniert, wobei das allgemeine Wissen aus dem Vortraining beibehalten wird.
Die Fine-Tuning-Methode in KI
Das Ziel dieser Methode des KI-Trainings ist es, die KI an spezifische Geschäftsanforderungen, Fachgebiete oder maßgeschneiderte Aufgaben anzupassen.
Um die Fine-Tuning-Methode konkret auf eine KI anzuwenden, müssen Sie :
- Berufsbezogenes Wissen oder Fachvokabular (rechtlich, medizinisch, etc.) hinzufügen;
- Die Tonalität der Antwort oder einen bestimmten Stil anpassen, z.B. einen formelleren, pädagogischeren, verbindlicheren usw. Ton;
- Berücksichtigung von Sonderfällen oder neuen Datentypen, damit die KI einen genauen Kontext hat, indem sie etwas lernt, was sie noch nicht kennt;
- Verbesserung der Leistung bei spezifischen Aufgaben, z.B. Klassifizierung von Text, Bildern, Geschäftsdokumenten.
Beispiel für die Anwendung der Fine-Tuning-Methode in der KI
Hier ist ein Beispiel für die Anwendung der Fine-Tuning-Methode in der künstlichen Intelligenz in einem bestimmten Geschäftsumfeld:
Nehmen wir zum Beispiel eine Anwaltskanzlei, die eine allgemeine KI(wie den Chat von Mistral AI) einsetzen möchte, um ihre Juristen beim Verfassen von Rechtsdokumenten und der Analyse von Verträgen zu unterstützen.
Aber die KI :
- Verwendet eine Sprache, die manchmal zu vage oder nicht an den juristischen Jargon angepasst ist;
- Ist nicht mit den neuesten französischen Gesetzestexten vertraut;
- Interpretiert komplexe Fälle im Zusammenhang mit dem Arbeitsrecht nicht immer richtig.
Das Ziel des Fine-Tuning ist die Anpassung des LLM-Modells an :
- Das französische Arbeitsgesetz (einschließlich der letzten Aktualisierungen) ;
- Das präzise juristische Vokabular ;
- Die erwartete Struktur von Rechtsdokumenten (Vereinbarungen, Klauseln, Mahnungen…) ;
- Von der Kanzlei behandelte reale Fälle.
Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation) in der KI?
Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine hybride Methode, die zwei komplementäre Module kombiniert:
- Ein Modul zum Abrufen von Informationen, das in Echtzeit nach relevanten externen Dokumenten oder Daten (Wissensdatenbank, interne Dokumente, Web, etc.) in Abhängigkeit von der Benutzeranfrage sucht;
- Ein generatives Modul, das sowohl die Frage des Nutzers als auch die abgerufenen Informationen nutzt, um eine kontextualisierte, präzise und auf die Quellen, die die KI konsultiert hat, abgestimmte Antwort zu generieren.
Eines der Grundprinzipien des RAG ist die Trennung zwischen Wissen (Abruf) und Denken (Generierung). Die KI bleibt allgemein, aber bevor sie antwortet, sucht sie in einer Datenbank oder in aktuellen Dokumenten. Anschließend nutzt sie diese Informationen, um eine reichhaltigere und aktuellere Antwort auf die gestellte Frage zu formulieren.
Im Gegensatz zum Fine-Tuning verändert RAG nicht die internen Parameter des KI-Modells, um es an einen bestimmten Kontext anzupassen. Es stützt sich auf eine externe Wissensbasis, die es ermöglicht :
- Aktuelle oder spezifische Informationen zu integrieren, ohne das Modell neu zu trainieren;
- die Kosten für Wartung und Anpassung zu reduzieren;
- Transparenz durch Angabe der Quellen, die zur Erstellung der Antwort verwendet wurden.
Die RAG-Methode ist besonders vorteilhaft für :
- Zugriff auf interne Unternehmensdaten, die nicht in den Trainingsdaten enthalten sind ;
- Beantwortung von Fragen, die aktuelle oder sich ändernde Informationen erfordern ;
- Begrenzung von Halluzinationen in generativen KI-Modellen, die auf nachprüfbaren Fakten beruhen.
Beispiel für die Anwendung der RAG-Methode in der Künstlichen Intelligenz
Hier ist ein Beispiel für die Anwendung der RAG-Methode in der künstlichen Intelligenz in einem gegebenen Geschäftskontext:
Zum Beispiel eine Personalabteilung eines großen Unternehmens, die eine allgemeine KI (wie ChatGPT) einsetzen möchte, um die Mitarbeiter bei der Verwaltung interner Personalangelegenheiten (Urlaub, Telearbeit, Schulungen, Vergünstigungen, interne Verfahren) zu unterstützen.
Aber die KI :
- Gibt manchmal vage oder generische Antworten, die nicht mit den internen Regeln übereinstimmen;
- Ist nicht mit der HR-Politik des Unternehmens vertraut (z. B. RTT, interne Mobilität, Tarifverträge) ;
- Passt sich nicht an die Besonderheiten der verschiedenen Standorte oder Mitarbeiterprofile an.
Das Ziel der RAG-Methode wird hier sein, die KI mit :
- Aktuelle interne HR-Dokumentation (Richtlinien, Handbücher, Verfahren) ;
- Betriebsvereinbarungen und länderspezifische Leitfäden für jede Einheit oder jedes Land ;
- Historische Informationen zu bereits gestellten Fragen (interne FAQs, HR-Tickets) ;
- Die Zeitpläne und Regeln, die in jeder Abteilung oder Region gelten.
Vergleich zwischen Fine-Tuning und RAG
Zusammenfassend ist hier der Vergleich zwischen den beiden Methoden Fine-tuning und RAG :
- Fine-tuning: Ein Modell wird an eine spezifische Aufgabe angepasst, indem es mit neuen Daten neu trainiert wird. Ideal für sehr spezielle Anforderungen oder Aufgaben, bei denen das tiefe Verhalten des Modells geändert werden muss.
- RAG: Dynamische Anreicherung der Antworten des Modells durch Zugriff auf externe Informationen, ohne seine internen Parameter zu verändern. Dies ist ideal, um sich entwickelndes Wissen zu integrieren, die Aktualität und Überprüfbarkeit der Antworten zu gewährleisten und die Wartungskosten zu begrenzen.
| Fine-tuning | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | |
| Prinzip | Spezialisierung des Modells auf ein bestimmtes Thema | Die KI sucht in dem Dokument nach Informationen. |
| Änderung der Vorlage | Ja (Anpassung der internen Parameter) | Nein (das Modell bleibt unverändert) |
| Verwendete Daten | Spezifische Daten für die Zielaufgabe | Externe (interne oder webbasierte) Wissens- und Dokumentationsdatenbank |
| Anpassung an neue Themen | Wiederholung des Trainings erforderlich | Ausreichende Aktualisierung der Dokumentationsdatenbank |
| Kosten für die Instandhaltung | Höher (Re-Training, Versionsverwaltung) | Schwächer (dokumentarisches Update) |
| Transparenz | Niedrig (Ursprung der Antwort ist schwer nachzuvollziehen) | Stark (die KI kann die Quellen zitieren) |
| Beispiele für die Nutzung | Fachübersetzung, Objekterkennung, etc. | Chatbot für Unternehmen, dynamische FAQs, Dokumentensuche |
Wie wäre es mit einem hybriden Ansatz aus beiden Methoden?
Fine-Tuning und RAG schließen sich nicht aus, sondern können strategisch kombiniert werden, um das Beste aus beiden Ansätzen herauszuholen. Diese Kombination ermöglicht es, eine KI zu schaffen, die sowohl über Expertenwissen in einem bestimmten Bereich verfügt als auch in der Lage ist, auf aktuelle Daten zuzugreifen. In diesem Fall spricht man von einem hybriden Ansatz!
In dieser hybriden Konfiguration :
- Das leichte Fine-Tuning dient dazu, die KI auf eine Aufgabe oder einen wiederkehrenden Dialogtyp zu spezialisieren, indem man ihr den Ton, die Struktur und die geschäftlichen Erwartungen beibringt;
- Das RAG ergänzt dieses Fachwissen, indem es ihm ermöglicht, genaue und aktuelle Informationen aus einer externen (unternehmensinternen oder webbasierten) Wissensdatenbank abzurufen.
Dieser Ansatz vermeidet die beiden klassischen Fallstricke:
- Ein feines, aber starres Modell, das keine Neuheiten kennt;
- Ein generalistisches Modell, das sich Dokumente ansieht, aber den Kontext oder das Geschäft nicht genau versteht.
Beispiel für eine leichte Fine-Tuning-Hybridtechnik + RAG auf einer spezialisierten Basis
Stellen wir uns einen KI-Konversationsassistenten für den medizinischen Bereich vor, der Patienten beraten oder Gesundheitspersonal begleiten soll:
- Wir beginnen mit einem leichten Fine-Tuning.
Die KI wird trainiert auf :
- Echte Patienten-Arzt-Dialoge ;
- Anonymisierter Austausch von Telekonsultationen ;
- Anweisungen zur Triage oder medizinischen Reaktion.
Sie lernt, einen beruhigenden Ton anzuschlagen, die richtigen Fragen zu stellen und ihre Antworten nach Dringlichkeitsstufen oder Fachgebieten zu strukturieren.
- Dann verwenden Sie RAG auf einer Datenbank (hier eine aktualisierte medizinische Datenbank).
Gleichzeitig ist die KI verbunden mit :
- Eine Datenbank mit Symptomen und Pathologien, die regelmäßig aktualisiert wird (z.B. WHO, krankenhausinterne Datenbanken);
- Klinische Empfehlungen, Protokolle und wissenschaftliche Aktualisierungen.
Wenn sie mit einem Patienten spricht, kann die KI ihre Antworten auf der Grundlage dieser verifizierten Informationen kontextualisieren. Sie übernimmt auch die durch Fine-Tuning gewonnene Gesprächslogik.
Fallstudien und Beispiele zwischen RAG und Fine-tuning
Wann sollte RAG verwendet werden?
- Dynamische oder regulatorische FAQs (Banken, Versicherungen) ;
- Umfangreiche oder häufig aktualisierte Dokumentationsdatenbank ;
- Erfordernis der Rückverfolgbarkeit (Compliance, Legal) ;
- Mehrsprachige Chatbots: übersetzbare Dokumentenbasis.
Wann sollten Sie Fine-tuning verwenden?
- Chatbot als HR-Assistent oder interne technische Unterstützung mit wenig Dokumenten, aber Bedarf an einem flüssigen Dialog ;
- Fälle, in denen die Geschwindigkeit der Ausführung des Modells entscheidend ist (keine Suchphase) ;
- Offline- oder eingebettete Anwendungen.
Welche Strategie sollten Sie für Ihr Profil wählen, um einen erfolgreichen Chatbot zu entwickeln?
Hier sind einige Beispiele von Empfehlungen für die Gestaltung eines intelligenten Chatbots in verschiedenen Berufsfeldern, damit Sie sich ein Bild machen können:
- Startup/KMU: Mit RAG beginnen, um schnell zu iterieren ;
- Unternehmen mit sehr sensiblen Daten: interne Feinabstimmung + Prüfbarkeit ;
- Gruppe mit reicher Dokumentationsbasis: RAG + intelligente Ranking-Schicht ;
- Bedarf an einem starken Chatbot mit einem UX-Ansatz: Fine-Tuning + RLHF (Verstärkung durch menschliches Feedback) + Persona.
