RAG vs ファインチューグ vs ハイブリッド
RAGか、ファインチューニングか、それともハイブリッドか。往々にして、論議になります。その比較をしてみました。
| 比較項目 | RAG | ファインチューニング | ハイブリッド（RAG + FT） |
|---|---|---|---|
| モデル精度（QA） | ★★★★★外部知識で高精度 | ★★☆☆☆限定知識だと弱い | ★★★★★★RAG補完により更に安定 |
| 生成の事実性 | ★★★★★根拠付きで信頼性高い | ★★☆☆☆幻覚が出やすい | ★★★★★★知識の補強とスタイル制御が可能 |
| 応答の一貫性 | ★★☆☆☆文脈ごとにぶれやすい | ★★★★★出力形式・スタイルが安定 | ★★★★★☆スタイル制御＋根拠説明 |
| 知識の更新性 | ★★★★★DB更新で即時対応 | ★☆☆☆☆再学習が必要 | ★★★★☆RAG側更新で補える |
| 推論速度 | ★★☆☆☆検索＋生成でやや遅い | ★★★★★モデル単体で高速 | ★★★☆☆RAG側の速度最適化が鍵 |
| 初期導入コスト | ★★☆☆☆インフラ＋検索DB構築が必要 | ★★★★☆データ準備・学習コストが大 | ★☆☆☆☆両方の導入が必要 |
| 長期運用コスト | ★★★★☆知識更新のみで低く抑えられる | ★★☆☆☆再学習コストが定期的に発生 | ★★★☆☆再学習頻度を抑えつつ品質を保てる |
| 少量データ対応 | ★★★★☆ベースLLM頼りで使いやすい | ★★★☆☆データ質・量に依存 | ★★★★☆少量データでも補完し合える |
| 大規模モデル適性 | ◎ GPT-4・LLaMA2‑70Bなどと相性良好 | △ 微調整が困難（破壊的忘却あり） | ◎ RAGで知識、FTでスキル強化 |
| 小型モデル適性 | △ 埋め込み精度に限界 | ◎ 数十M〜7Bモデルに有効 | ◎ 小型でも高精度が出せる（例：RAG+LoRA） |
| セキュリティ性 | ◯ ナレッジベース制御が必要 | ◎ モデルに内包できる | ◯ モデル×DBでポリシー設計が必要 |
| クラウド適性 | ◎ マネージドDB・APIが豊富 | ◎ SageMakerやVertexで簡単にFT可 | ◯ 自由度は高いが構成が複雑 |
| オンプレ適性 | ◯ 自社内ベクトルDB・LLM構築可能 | ◎ 自前GPUサーバーで直接FT可 | △ インフラ構築＋統合の手間あり |
| ユースケース例 | FAQ・社内QA・ナレッジ検索 | 報告書要約・フォーマット生成 | 医療文書対話・ドメイン特化RAG・社内規程回答 |
補足ポイント
- RAGは即時性と事実性に強く、学習コストが低い。
- ファインチューニングは一貫性とタスク特化に優れ、推論が高速。
- ハイブリッドは両者の強みを活かし、少量データ・高精度・柔軟性の三拍子を実現できますが、構築と設計がやや複雑です。
※ この記事の一部は OpenAI の ChatGPT による生成です。
