RAG oder Fine-Tuning?
Sechs Fragen.
Wie kommt Ihr Firmenwissen in die KI: über eine Suche (RAG), über Nachtrainieren (Fine-Tuning), indem Sie alles in den Kontext legen, oder über eine Kombination? Beantworten Sie sechs Fragen, das Ergebnis erscheint darunter mit Begründung.
Wie die Auswertung rechnet
Jede Antwort gibt Punkte für einen oder mehrere Wege. Wissen aus großen oder sich laufend ändernden Beständen, die Pflicht zur Quellenangabe und getrennte Zugriffsrechte sprechen für RAG. Ein kleiner, stabiler Bestand, den alle sehen dürfen, spricht für langen Kontext. Ein festes Format, ein Hausstil oder ein kleines lokales Modell für eine enge Aufgabe sprechen für Fine-Tuning. Wer Wissen und Stil zugleich braucht, bekommt die Kombination empfohlen, weil Fine-Tuning als Speicher für Fakten schlecht taugt.
Grenzen: Die Hilfe kennt Ihre Daten nicht. Sie rechnet keine Kosten und prüft nicht, ob die Suche Ihre Dokumente gut findet. Den Ausschlag gibt am Ende ein Test mit echten Fragen aus Ihrem Betrieb.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning? +
Bei RAG sucht ein Programm zu jeder Frage die passenden Abschnitte aus Ihren Dokumenten heraus und gibt sie dem Modell mit. Beim Fine-Tuning wird das Modell mit Beispielen nachtrainiert. RAG bringt Wissen in die Antwort und kann die Quelle nennen, Fine-Tuning ändert vor allem, wie das Modell antwortet: Format, Ton, Ablauf.
Wann reicht langer Kontext statt RAG? +
Wenn alle Unterlagen in das Kontextfenster passen, sich selten ändern und alle Nutzer alles sehen dürfen. Claude Sonnet 5.5 fasst laut Anthropic 1 Million Token. Bei vielen Anfragen am Tag wird das ohne Prompt-Caching teuer: Eine Anfrage mit 1 Million Token Eingabe kostet bei Sonnet 5.5 zum Listenpreis 2 US-Dollar.
Kann ich bei OpenAI noch Fine-Tuning machen? +
Neue Organisationen nicht mehr, und ab 6. Januar 2027 können laut OpenAI auch bestehende Kunden keine neuen Trainingsjobs mehr anlegen. Fertige Modelle laufen weiter, bis ihr Basismodell abgekündigt wird. Wer heute feinabstimmen will, tut das meist mit offenen Modellen auf eigener Hardware, etwa mit LoRA.
Wie verlässlich ist das Ergebnis dieser Entscheidungshilfe? +
Es ist eine erste Einordnung nach den Regeln, die wir in Projekten anwenden. Verlässlich wird es erst mit einem Test an 20 bis 30 echten Aufgaben aus Ihrem Betrieb. Die Seite speichert keine Antworten und überträgt nichts.
Vom Ergebnis zum laufenden System
Eine Suche über Ihre Dokumente bauen wir als Wissensarchiv. Lokale Modelle und ihr Fine-Tuning auf eigener Hardware bieten wir unter Local & Custom LLMs an.