For de fleste mellemstore virksomheder vil Retrieval-Augmented Generation (RAG) næsten altid være den mest omkostningseffektive og effektive løsning. RAG fungerer ved at give modellen adgang til virksomhedens specifikke dokumenter i realtid via en søgemaskine, hvilket sikrer, at svarene altid er baseret på de nyeste og mest relevante data uden behov for tung træning.
Fordelene ved RAG inkluderer lavere implementeringsomkostninger, nemmere vedligeholdelse og en markant reduktion i risikoen for hallucinationer. Da modellen blot læser de relevante informationer frem for at have dem indbygget i sin vægtning, er det desuden langt lettere at spore kilder, så medarbejderne kan verificere de svar, systemet genererer.
Fine-tuning er derimod en mere ressourcekrævende proces, hvor man genoptræner en model på et specifikt datasæt for at ændre dens toneleje eller specifikke sprogbrug. Dette er ofte unødvendigt, medmindre virksomheden har behov for en meget specifik stil eller en ekstremt domænespecifik terminologi, som generelle modeller ikke forstår. For de fleste praktiske anvendelser vil en kombination af en stærk grundmodel og en velstruktureret RAG-arkitektur give den højeste værdi for pengene.
