RAG vs. Fine-Tuning: Wann welcher Ansatz für Ihr LLM-Projekt?

"Sollen wir das Modell fine-tunen oder RAG bauen?" – diese Frage kommt in jedem LLM-Projekt. Die Antwort ist fast immer: Starte mit RAG.

Aber warum? Und wann ist Fine-Tuning doch die bessere Wahl?

Was ist RAG?

Retrieval-Augmented Generation ergänzt ein LLM mit externem Wissen:

1. Dokumente werden in Chunks aufgeteilt und als Embeddings gespeichert
2. Bei einer Anfrage werden relevante Chunks abgerufen
3. Das LLM bekommt Frage + Kontext und generiert eine Antwort

Vorteile:

• Wissen kann ohne Retraining aktualisiert werden
• Quellen können zitiert werden
• Funktioniert mit jedem LLM (GPT-4, Claude, Llama)
• Keine GPU-Infrastruktur nötig

Nachteile:

• Retrieval-Qualität begrenzt die Antwortqualität
• Latenz durch zusätzlichen Retrieval-Schritt
• Komplexere Architektur (Vektorstore, Chunking, Embedding)

Was ist Fine-Tuning?

Beim Fine-Tuning wird ein vortrainiertes Modell auf eigenen Daten weitertrainiert:

1. Trainingsdaten vorbereiten (Frage-Antwort-Paare, Texte)
2. Modell auf diesen Daten trainieren
3. Neues Modell speichern und deployen

Vorteile:

• Modell lernt Stil, Ton, domänenspezifische Sprache
• Keine Retrieval-Latenz
• Kompaktere Architektur

Nachteile:

• Teuer (GPU-Zeit, Expertise)
• Wissen veraltet ohne Retraining
• Keine Quellenangaben möglich
• Halluzinationsrisiko bei Faktenwissen

Entscheidungsmatrix

Wann RAG?

RAG ist die richtige Wahl, wenn:

✅ Wissen sich regelmäßig ändert (Produktdaten, Policies, Dokumentation)

✅ Quellenangaben wichtig sind (Compliance, Nachvollziehbarkeit)

✅ Sie schnell live gehen wollen (Wochen statt Monate)

✅ Das Budget begrenzt ist (kein GPU-Cluster)

✅ Faktenwissen im Vordergrund steht

Typische RAG Use-Cases:

• Interne Wissensdatenbanken
• Kundenservice-Bots
• Dokumenten-Q&A
• Produkt-Assistenten

Wann Fine-Tuning?

Fine-Tuning macht Sinn, wenn:

✅ Ein spezifischer Schreibstil oder Ton nötig ist

✅ Das Modell eine definierte Aufgabe sehr gut können muss

✅ Latenz kritisch ist (keine Zeit für Retrieval)

✅ Sie genug qualitativ hochwertige Trainingsdaten haben (1000+ Beispiele)

✅ Das Wissen relativ stabil ist

Typische Fine-Tuning Use-Cases:

• Code-Generierung in proprietärer Syntax
• Spezifische Klassifizierungsaufgaben
• Markengerechte Texterstellung
• Domänenspezifische Extraktion

Der Hybrid-Ansatz

In der Praxis funktioniert oft eine Kombination:

Fine-Tuning für Stil + RAG für Wissen

Beispiel: Ein Kundenservice-Bot

1. Fine-Tuning: Damit das Modell im Ton der Marke antwortet
2. RAG: Für aktuelle Produktinfos, Preise, Policies

Das Beste aus beiden Welten – aber auch die höchste Komplexität.

Praktische Empfehlung

Schritt 1: Starte mit RAG

• Schneller Proof of Concept (2-4 Wochen)
• Validiere den Use-Case mit echten Nutzern
• Lerne, wo die Grenzen liegen

Schritt 2: Optimiere das Retrieval

• Chunk-Größe anpassen
• Bessere Embeddings (BGE, E5, Cohere)
• Re-Ranking einbauen
• Hybrid Search (Keyword + Semantic)

Schritt 3: Fine-Tuning evaluieren Erst wenn RAG an seine Grenzen stößt:

• Stil passt nicht trotz Prompting?
• Latenz zu hoch?
• Genug Trainingsdaten vorhanden?

Kosten-Vergleich (Beispiel)

RAG-System für 10.000 Dokumente:

• Einmalig: 2-4 Wochen Entwicklung
• Laufend: ~$200-500/Monat (Embeddings, Vektorstore, LLM-Calls)

Fine-Tuning GPT-4:

• Einmalig: $50-500 Training + 4-8 Wochen Datenaufbereitung
• Laufend: Inference-Kosten (ähnlich wie Base-Modell)
• Bei Updates: Erneutes Training nötig

Fine-Tuning Open-Source (Llama, Mistral):

• Einmalig: GPU-Kosten ($100-1000) + 4-8 Wochen
• Laufend: Hosting ($200-2000/Monat je nach Traffic)
• Volle Kontrolle, aber DevOps-Aufwand

Fazit

Starte mit RAG. In 90% der Fälle ist es die richtige Wahl für den Anfang.

RAG gibt Ihnen:

• Schnelle Time-to-Market
• Aktualisierbares Wissen
• Nachvollziehbare Quellen
• Überschaubare Kosten

Fine-Tuning kommt ins Spiel, wenn Sie an die Grenzen von RAG stoßen – und Sie genug Daten und Budget haben, es richtig zu machen.

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