Als je een intelligente chatbot maakt, moet je de juiste technische benadering kiezen om hem te ontwerpen. Afhankelijk van wat je wilt dat hij doet, moet de gebruikte AI worden aangepast! Twee methoden domineren vandaag de prompt-engineering: Fine-tuning en RAG (Retrieval-Augmented Generation). Deze twee benaderingen verbeteren de relevantie van de antwoorden van de AI, maar ze zijn gebaseerd op heel verschillende rationales.
Dus moet je een AI-chatbot specialiseren met finetuning, zijn antwoorden verrijken met een documentendatabase via RAG, of de twee combineren in een hybride aanpak, wat vaak het meest effectief is?
Dit artikel helpt je om de verschillen te begrijpen tussen Fine-tuning en Rag, hun respectievelijke voordelen afhankelijk van je profiel en tot slot enkele praktische voorbeelden van hoe je elke methode kunt toepassen.
Fine-tuning en Rag: definitie om de verschillen beter te begrijpen
Fine-tuning en RAG zijn twee geavanceerde benaderingen voor het verbeteren van de prestaties van conversatie-AI zoals ChatGPT. De twee methoden zijn gebaseerd op zeer verschillende logica’s, ook al hebben ze hetzelfde doel: de relevantie en personalisatie van AI-respons verhogen.
Wat is finetuning in AI?
Fine-tuning is een techniek waarbij een vooraf getraind model van kunstmatige intelligentie wordt gespecialiseerd om het aan te passen aan een specifieke taak.
In de praktijk betekent dit dat de AI geheel of gedeeltelijk opnieuw wordt getraind op een beperkte en gerichte set gegevens die overeenkomt met de taak of het veld in kwestie. Deze methode maakt het mogelijk om de parameters van het model aan te passen (vaak de bovenste lagen van het neurale netwerk van de AI) zodat het beter presteert in specifieke gebruikssituaties, terwijl de algemene kennis die is opgedaan tijdens de voortraining behouden blijft.
Fijnafstemming in AI
Het doel van deze methode om AI te trainen is om het aan te passen aan specifieke bedrijfsbehoeften, expertisegebieden of gepersonaliseerde taken.
Om de Fine-tuning methode toe te passen op een AI, moet je :
- Voeg vakspecifieke kennis of gespecialiseerde woordenschat toe (juridisch, medisch, enz.);
- Pas de toon van het antwoord of een bepaalde stijl aan, bijvoorbeeld formeler, educatiever, innemender, enz;
- Houd rekening met speciale gevallen of nieuwe soorten gegevens, zodat de AI een precieze context heeft, door hem te leren wat hij nog niet weet;
- Verbeter de prestaties bij specifieke taken, zoals het classificeren van tekst, afbeeldingen of zakelijke documenten.
Voorbeeld van de toepassing van de Fine-tuning methode in AI
Hier volgt een voorbeeld van de toepassing van de fine-tuning methode in kunstmatige intelligentie, in een bepaalde bedrijfscontext:
Neem bijvoorbeeld een advocatenkantoor dat een generalistische AI (zoals Mistral AI’s Chat) wil gebruiken om zijn advocaten te helpen bij het opstellen van juridische documenten en het analyseren van contracten.
Maar de AI :
- Gebruikt taal die soms te vaag is of ongeschikt voor juridisch jargon;
- Beheert geen recente Franse wetgeving;
- Interpreteert complexe arbeidsrechtelijke zaken niet altijd correct.
Het doel van fine-tuning is om het LLM-model aan te passen aan :
- Frans arbeidsrecht (inclusief de laatste updates) ;
- Nauwkeurig juridisch vocabulaire ;
- De verwachte structuur van juridische documenten (overeenkomsten, clausules, formele aankondigingen, enz.) ;
- Echte zaken behandeld door het kantoor.
Wat is RAG (Retrieval-Augmented Generation) in AI?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een hybride methode die twee complementaire modules combineert:
- Een module voor het ophalen van informatie, die in realtime zoekt naar relevante externe documenten of gegevens (kennisbank, interne documenten, internet, enz.) op basis van het verzoek van de gebruiker;
- Een generatieve module, die zowel de vraag van de gebruiker als de opgehaalde informatie gebruikt om een antwoord te genereren dat gecontextualiseerd en nauwkeurig is en afgestemd op de bronnen die de AI heeft geraadpleegd.
Een van de fundamentele principes van RAG is de scheiding tussen kennis (ophalen) en redeneren (genereren). AI blijft algemeen, maar voordat het reageert, doorzoekt het een database of actuele documenten. Vervolgens gebruikt het deze informatie om een rijker, actueler antwoord te formuleren op de vraag.
In tegenstelling tot finetuning wijzigt RAG de interne parameters van het AI-model niet om het aan te passen aan een bepaalde context. Het vertrouwt op een externe kennisbank, waardoor :
- Verwerk bijgewerkte of specifieke informatie zonder het model opnieuw te trainen;
- Onderhouds- en aanpassingskosten verlagen;
- Voeg transparantie toe door de bronnen te vermelden die gebruikt zijn om het antwoord te genereren.
De RAG-methode zal vooral voordelig zijn voor :
- Toegang tot interne bedrijfsgegevens die niet in de trainingsgegevens aanwezig zijn ;
- Vragen beantwoorden die recente of veranderende informatie vereisen;
- Beperk de hallucinaties van generatieve AI-modellen, gebaseerd op controleerbare feiten.
Voorbeeld van toepassing van de RAG-methode in AI
Hier volgt een voorbeeld van de toepassing van de RAG-methode in kunstmatige intelligentie, in een bepaalde bedrijfscontext:
De HR-afdeling van een groot bedrijf wil bijvoorbeeld een generalistische AI (zoals ChatGPT) gebruiken om werknemers te helpen bij het beheren van interne HR-zaken (verlof, telewerken, training, arbeidsvoorwaarden, interne procedures).
Maar AI :
- Geeft soms vage of algemene antwoorden die niet in overeenstemming zijn met de interne regels;
- Niet bekend met het HR-beleid van het bedrijf (bijv. RTT, interne mobiliteit, collectieve overeenkomsten);
- Past zich niet aan aan de specifieke kenmerken van verschillende sites of werknemersprofielen.
Het doel van de RAG-methode is hier om AI te verbinden met :
- Up-to-date interne HR-documentatie (beleid, handleidingen, procedures) ;
- Bedrijfsovereenkomsten en gidsen die specifiek zijn voor elke entiteit of elk land;
- Geschiedenis van reeds gestelde vragen (interne FAQ’s, HR-tickets) ;
- De schema’s en regels die gelden in elke afdeling of regio.
Vergelijking tussen Fine-Tuning en RAG
Samengevat is dit de vergelijking tussen de Fine-tuning en RAG methoden:
- Fine-tuning: een model wordt aangepast aan een specifieke taak door het opnieuw te trainen op nieuwe gegevens. Ideaal voor zeer gespecialiseerde vereisten of taken waarbij het onderliggende gedrag van het model moet worden aangepast.
- RAG: we verrijken de antwoorden van het model dynamisch door het toegang te geven tot externe informatie, zonder de interne parameters te beïnvloeden. Ideaal voor het integreren van evoluerende kennis, het garanderen van de actualiteit en verifieerbaarheid van antwoorden en het beperken van onderhoudskosten.
| Fijnafstemming | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | |
| Principe | Het model specialiseren op een specifiek onderwerp | De AI zoekt naar informatie in het document |
| Het model wijzigen | Ja (aanpassing van interne parameters) | Nee (het model blijft ongewijzigd) |
| Gebruikte gegevens | Specifieke gegevens voor de gerichte taak | Kennisbank en externe documentatie (intern of web) |
| Aanpassen aan nieuwe onderwerpen | Herscholing vereist | De documentaire databank bijwerken |
| Onderhoudskosten | Hoger (herscholing, versiebeheer) | Zwakker (document bijwerken) |
| Transparantie | Zwak (oorsprong van reactie moeilijk te achterhalen) | Sterk (AI kan bronnen citeren) |
| Voorbeelden van gebruik | Gespecialiseerde vertaling, objectdetectie, enz. | Bedrijfschatbot, dynamische FAQ, documenten zoeken |
Hoe zit het met een hybride benadering van de twee methoden?
Fine-tuning- en RAG-methoden sluiten elkaar niet uit, maar kunnen strategisch worden gecombineerd om het beste uit beide benaderingen te halen. Deze combinatie maakt het mogelijk om een AI te creëren die zowel expert is op een specifiek gebied als toegang heeft tot actuele gegevens. Met andere woorden, een hybride aanpak!
In deze hybride configuratie :
- Lichte fijnafstemming wordt gebruikt om de AI te specialiseren op een taak of een terugkerend type dialoog, door het de toon, structuur en bedrijfsverwachtingen aan te leren;
- De RAG vult deze expertise aan door accurate, actuele informatie op te halen uit een externe kennisbank (binnen het bedrijf of verbonden met het web).
Deze aanpak vermijdt de twee klassieke valkuilen:
- Het is een verfijnd maar statisch model dat niet weet wat nieuw is;
- Een generalistisch model dat documenten raadpleegt, maar geen gedetailleerd inzicht heeft in de context of het bedrijf.
Voorbeeld van een hybride lichtverfijning + RAG-techniek op een gespecialiseerde basis
Stel je een AI-spraakassistent voor op medisch gebied, ontworpen om patiënten te begeleiden of zorgverleners te ondersteunen:
- We beginnen met een lichte fijnafstemming
De AI is getraind op :
- Echte patiënt-dokter dialogen;
- Geanonimiseerde teleconsultatie-uitwisselingen;
- Instructies voor triage of medische respons.
Ze leert een geruststellende toon aan te slaan, de juiste vragen te stellen en haar antwoorden te structureren volgens het niveau van urgentie of specialiteit.
- Vervolgens gebruiken we RAG op een database (in dit geval een bijgewerkte medische database)
Tegelijkertijd is AI verbonden met :
- Een regelmatig bijgewerkte database van symptomen en pathologieën (bijv. WHO, interne ziekenhuisdatabases);
- Klinische aanbevelingen, protocollen en wetenschappelijke updates.
In de interactie met een patiënt kan AI zijn reacties contextualiseren dankzij deze basis van geverifieerde informatie. Het neemt ook de conversatielogica mee die is verkregen door fijnafstemming.
Praktijkvoorbeelden en voorbeelden tussen RAG en fine-tuning
Wanneer moet RAG worden gebruikt?
- Dynamische of regelgevende FAQ’s (banken, verzekeringen) ;
- Uitgebreide of regelmatig bijgewerkte documentaire database;
- Traceerbaarheidsvereisten (naleving, wettelijk) ;
- Meertalige chatbots: vertaalbare documentbasis.
Wanneer moet Fine-tuning worden gebruikt?
- Chatbot HR-assistent of in-house technische ondersteuning met weinig documenten, maar behoefte aan vloeiende dialoog ;
- Gevallen waarin de snelheid waarmee het model wordt uitgevoerd cruciaal is (geen zoekfase);
- Offline of ingesloten toepassingen.
Welke strategie moet je volgen om een goed presterende chatbot te ontwerpen?
Om je een idee te geven volgen hier enkele voorbeelden van aanbevelingen, volgens professionele vakgebieden voor het ontwerpen van een intelligente chatbot:
- Startup/SME: begin met RAG en itereer snel ;
- Bedrijven met zeer gevoelige gegevens: interne afstemming + controleerbaarheid ;
- Groep met rijke documentbasis: RAG + intelligente rangschikkingslaag ;
- Behoefte aan een sterke conversationele chatbot, met een UX-aanpak: fine-tuning + RLHF (versterking door menselijke feedback) + persona.
