RAG vs Fine-tuning Aralarındaki fark ne?
Son dönemde AI projelerinde sürekli duyduğumuz iki kavram: RAG ve Fine-tuning. İkisi aynı şey değil.
Kısaca:
RAG = Modele bilgi sağlamak
Fine-tuning = Modelin davranışını/görevini özelleştirmek
Örneğin şirketinizin 10.000 sayfalık dokümanı var.

“Bu dokümanda X konusu nerede?”
→ RAG

Modelin belirli bir formatta cevap vermesini veya belirli bir görevi daha iyi yapmasını istiyorsanız:

“Bu tarz sorulara her zaman şu formatta cevap ver.”
→ Fine-tuning

En basit ayrım:

🧠 RAG: “Bilgiyi bul ve kullan.”
⚙️ Fine-tuning: “Bu işi böyle yap.”
RAG'da modelin ağırlıkları değişmez. Dokümanlardan ilgili bilgiler bulunup modele context olarak verilir.
Fine-tuning'de ise örnek input → output verileriyle model belirli bir göreve adapte edilir.
Örneğin görsel AI tarafında:
“Bu fotoğrafta ne var?” → Vision model / gerekirse fine-tuning
“Bu fotoğraftaki ürünü katalogdaki hangi ürünle eşleştireyim?” → Embedding + Retrieval / RAG
“Bulduğun ürünü bizim istediğimiz formatta anlat.” → Fine-tuning veya iyi prompt tasarımı
Yani olay aslında “Hangisi daha iyi?” değil, “Ben bilgi problemini mi yoksa davranış problemini mi çözüyorum?”
Bazen en iyi çözüm de:
RAG + Fine-tuning
olabiliyor.

Bir proje yapıyorum ve şuan fine tuning kısmını baya bir kastırıyorum o yüzden böyle bir konu açmak istedim