Fine-Tuning vs RAG vs Prompting: как выбрать правильный подход

Статья предлагает практическую систему выбора между prompt-инжинирингом, RAG и дообучением LLM-моделей. Автор объясняет, что дообучение меняет поведение модели, RAG — расширяет доступные факты, а промптинг управляет обоими подходами. Главный тезис: fine-tuning — это про форму, а не факты.

Практическое руководство для всех, кто проектирует LLM-системы: помогает избежать типичной ошибки — преждевременного fine-tuning там, где достаточно промптинга или RAG. Содержит готовые критерии выбора подхода.

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.