Ketika mulai mengembangkan aplikasi berbasis Large Language Model, banyak tim dihadapkan pada pertanyaan yang sama. Apakah model perlu dilatih ulang, atau cukup diberikan konteks tambahan saat digunakan. Dua pendekatan yang paling sering muncul dalam diskusi ini adalah fine tuning dan Retrieval Augmented Generation, atau RAG.

Meskipun tujuannya sama, yaitu meningkatkan kualitas jawaban AI, cara kerja keduanya cukup berbeda.

Apa Itu Fine Tuning

Fine tuning adalah proses melatih ulang model AI menggunakan data tambahan yang lebih spesifik. Data ini biasanya disesuaikan dengan domain atau kebutuhan tertentu, seperti dokumen internal, gaya bahasa, atau pola jawaban yang diinginkan.

Dengan fine tuning, model secara bertahap menyesuaikan bobotnya sehingga respons yang dihasilkan menjadi lebih konsisten dan sesuai dengan kebutuhan. Pendekatan ini cocok ketika pola pertanyaan dan jawaban relatif stabil dan tidak sering berubah.

Namun, fine tuning memiliki konsekuensi. Prosesnya membutuhkan waktu, biaya, dan data yang terkurasi dengan baik. Setiap perubahan besar pada informasi juga sering kali memerlukan proses pelatihan ulang.

Apa Itu RAG

RAG mengambil pendekatan yang berbeda. Alih-alih mengubah model, RAG menggabungkan model bahasa dengan sistem pencarian data. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, sistem akan terlebih dahulu mencari informasi yang relevan dari sumber data, lalu memberikan hasil pencarian tersebut sebagai konteks ke model AI.

Dengan cara ini, model tidak perlu menyimpan semua pengetahuan di dalam dirinya. Informasi bisa diperbarui kapan saja tanpa perlu melatih ulang model. RAG sangat cocok untuk kasus di mana data sering berubah, seperti dokumentasi, kebijakan, atau knowledge base internal.

Perbedaan Utama Fine Tuning dan RAG

Perbedaan paling mendasar terletak pada cara pengetahuan diberikan ke model. Fine tuning menanamkan pengetahuan ke dalam model, sedangkan RAG menyediakan pengetahuan secara dinamis saat model digunakan.

Fine tuning cenderung menghasilkan respons yang konsisten dan terkontrol, tetapi kurang fleksibel terhadap perubahan data. RAG lebih fleksibel dan mudah diperbarui, namun kualitas jawabannya sangat bergantung pada kualitas sistem pencarian dan data yang digunakan.

Dalam praktiknya, tidak ada pendekatan yang selalu paling benar. Pilihan antara fine tuning dan RAG sangat bergantung pada kebutuhan, karakteristik data, dan tujuan sistem yang dibangun. Banyak tim memilih untuk mengombinasikan keduanya agar mendapatkan keseimbangan antara konsistensi model dan fleksibilitas informasi.