Fine-Tuning vs. RAG: Was wann einsetzen?

Worum geht es?

Du willst ein LLM mit deinem eigenen Wissen anreichern? Dann stehst du vor der Entscheidung: Fine-Tuning oder RAG? Die Antwort hängt von deinem konkreten Anwendungsfall ab.

Was bringt Fine-Tuning?

Beim Fine-Tuning trainierst du ein vortrainiertes Modell mit eigenen Daten weiter. Es lernt neue Muster, Stile oder Fachbegriffe.

Vorteile:

• Das Modell versteht domänenspezifische Sprache nativ
• Konsistenter Stil und Tonfall
• Keine Latenz durch Dokumentensuche

Nachteile:

• Teuer und aufwändig (GPU-Ressourcen, Datenaufbereitung)
• Wissen ist "eingebacken" — Updates erfordern neues Training
• Risiko von Catastrophic Forgetting

Was bringt RAG?

Bei RAG versorgst du das Modell zur Laufzeit mit relevanten Dokumenten aus einer Wissensdatenbank.

Vorteile:

• Wissen ist sofort aktualisierbar (Dokumente austauschen)
• Quellen sind nachvollziehbar und zitierbar
• Kein teures Modell-Training nötig
• Weniger Halluzinationen durch Quellenbasierung

Nachteile:

• Zusätzliche Infrastruktur (Vektor-DB, Embedding-Pipeline)
• Qualität hängt von der Retrieval-Qualität ab
• Höhere Latenz durch den Suchschritt

Wann was? Die Entscheidungshilfe

Kriterium	Fine-Tuning	RAG
Wissen ändert sich häufig	❌	✅
Quellennachweise wichtig	❌	✅
Spezifischer Stil/Tonfall	✅	❌
Geringe Latenz kritisch	✅	❌
Budget begrenzt	❌	✅
Große Dokumentenmengen	❌	✅

Meine Empfehlung

Starte mit RAG. Es ist schneller implementiert, günstiger und flexibler. Fine-Tuning wird erst relevant, wenn RAG an seine Grenzen stößt — z.B. bei sehr spezifischen Domänen mit eigenem Vokabular.

Oft ist die beste Lösung eine Kombination: Ein leicht fine-getuntes Modell plus RAG für aktuelle Informationen.