RAG とファインチューニングの比較

定義

RAG とファインチューニングの比較とは、問い合わせ時に外部の知識でモデルを根拠づけるか（検索拡張生成）、自社データでモデルの重み自体を調整するか（ファインチューニング）という選択のことです。汎用モデルを自社の用途に役立てるための、2 つの異なるやり方です。

別名: ファインチューニングと RAG の違い検索と学習の使い分け

何が違うのか

RAG はモデルをそのまま使い、問い合わせのたびに取得した関連情報（ヘルプ記事、ドキュメント、過去のチケット）を渡します。元のコンテンツを更新するだけでモデルの知識は最新に保たれ、回答を出典までたどるのも容易です。一方ファインチューニングは、自社の事例でモデルを再学習させ、振る舞いを重みに焼き付けます。知っている内容を変えるには、再学習が必要です。

実務では、2 つは別の問題を解いています。最新の事実や知識を注ぎ込むには RAG が適し、文体、出力形式、ベースモデルが苦手とする専門的な振る舞いを整えるにはファインチューニングが適しています。

RAG：動的な知識、更新が容易、出典をたどれる
ファインチューニング：モデルの振る舞い、文体、形式を調整する
両者は排他的ではなく、補い合う関係にある

サポートにとっての意味

カスタマーサポートでは、通常 RAG が主役です。ポリシー、価格、製品の詳細は絶えず変わるうえ、学習時点で固められた知識ではなく、現在のヘルプセンターに根拠を置いた回答が必要だからです。ファインチューニングは、トーンや特定の返信フォーマットを徹底させるために上に重ねることはあっても、事実を最新に保つための手段ではありません。

よくある質問

サポートボットには RAG とファインチューニングのどちらを使うべきですか？

知識については通常 RAG です。コンテンツは頻繁に変わりますが、RAG なら回答を最新に保て、出典もたどれます。ファインチューニングは任意で上に重ねるもので、主にトーンや出力形式を整えるためのものです。事実の保管場所ではありません。

RAG とファインチューニングは併用できますか？

できます。両者は別の課題に効きます。ファインチューニングはモデルの振る舞いを整え、RAG は最新の知識を供給します。本番環境では、両方を組み合わせている例が多くあります。

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