Fine-tune vs RAG: เลือกอย่างไร (เกณฑ์แบบใช้งานจริง)
เกณฑ์ตัดสินใจ: คุณภาพข้อมูล ความถี่การเปลี่ยนแปลง ต้นทุน latency และข้อจำกัดด้าน governance
LLMCerebraTechAI Team20/6/2568
ใช้ RAG เมื่อความรู้เปลี่ยนบ่อย หรือต้องอ้างอิงแหล่งข้อมูลได้
ทำ fine-tune เมื่ออยากให้พฤติกรรม/สไตล์คงที่ และมีข้อมูลคุณภาพสูงที่นิ่งพอ
หลายครั้งคำตอบที่ดีที่สุดคือ hybrid: fine-tune เล็กน้อย + RAG + evaluation ที่เข้ม