Begleitvideos

Zwischen Prompting, RAG und Fine-Tuning wählen (und wann sie kombiniert werden) — Begleitvideos

Bei dieser Entscheidung liegen Teams immer wieder falsch: Sie stimmen ein Modell fein ab, obwohl das eigentliche Problem beim Retrieval liegt, oder bauen zusätzliche RAG-Schichten, obwohl ein besserer Prompt genügen würde. Der Artikel liefert einen Entscheidungsrahmen. Diese beiden Erklärvideos von IBM Technology stellen denselben Rahmen am Whiteboard dar und vergleichen die Ansätze direkt. Das hilft besonders, wenn Sie einen skeptischen Kollegen überzeugen müssen.

Hauptauswahl

13:10

RAG vs. Fine-Tuning vs. Prompt-Engineering: KI-Modelle optimieren

IBM Technology

Eine klare Whiteboard-Darstellung aller drei Ansätze und ihrer jeweiligen Kosten: Retrieval-Latenz, Rechenaufwand für das Training und katastrophales Vergessen sowie die Grenzen reiner Prompt-Lösungen. Außerdem zeigt das Video, welche Kombinationen im Produktionseinsatz sinnvoll sind. Das abschließende Beispiel eines KI-Systems für den Rechtsbereich entspricht nahezu genau dem Argument des Artikels zur Kombination der Ansätze.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten: Auf Grundlage des tatsächlichen Fehlermusters zwischen Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning oder einer Kombination wählen.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen: Sie sollten jeden Ansatz auf einer grundlegenden Ebene verstehen.

Hinweis von AI Expert: Dies ist ein stabiler Entscheidungsrahmen. Nutzen Sie ihn, bevor Sie Infrastruktur beschaffen oder ein Fine-Tuning-Projekt beginnen. Die meisten Fehlentscheidungen entstehen, weil Probleme mit Aktualität, Quellenzuordnung, Stil oder Verhalten falsch diagnostiziert werden.

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Auch sehenswert

8:57

RAG vs. Fine-Tuning

IBM Technology

Ein fokussierterer Vergleich der beiden Ansätze, die Teams am häufigsten verwechseln. Das Video vertieft Datenaktualität, Quellenzuordnung und den Geschwindigkeitsvorteil von Fine-Tuning zur Inferenzzeit. Es ist besonders nützlich, wenn Sie gegen ein unnötiges Fine-Tuning-Projekt argumentieren möchten.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten: Erklären, wann Retrieval die richtige Lösung ist und wann Fine-Tuning tatsächlich helfen kann.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen: Grundlegendes Vokabular zu RAG und Fine-Tuning.

Hinweis von AI Expert: Das Video eignet sich für Gespräche mit Stakeholdern, weil es Wissensaktualität klar vom Modellverhalten trennt. Prüfen Sie vor einer Entscheidung dennoch aktuelle Fine-Tuning-Kosten, unterstützte Modelle und Vorgaben zur Data Governance.

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