Fine-tuning vs RAG vs промпт-инжиниринг: как выбрать подход для корпоративного бота

«Мы хотим бота, который знает всё о нашей компании». Каждый второй клиент приходит с этим. И тут же встаёт вопрос: как именно засунуть корпоративные знания в AI? Закинуть документы? Переобучить модель? Или хватит толкового промпта?

Рынок за последние пару лет прошёл несколько стадий: сначала все ломанулись fine-tuning'ить модели. Быстро выяснилось — дорого и геморройно. Появился RAG, и все выдохнули: «Ну наконец-то серебряная пуля!». Не тут-то было — RAG тоже не панацея. А есть задачи, которые закрываются простым промптом без всякой инфраструктуры.

Здесь разложим по полочкам три подхода: fine-tuning, RAG и промпт-инжиниринг. Когда какой использовать, сколько стоит и где можно вляпаться.

Три подхода к «обучению» бота: что есть что

Для начала — терминология. «Обучить бота» может означать три совершенно разные вещи.

Промпт-инжиниринг (Prompt Engineering)

Самый простой подход. Вы не меняете модель, а даёте ей подробную инструкцию — системный промпт. «Ты — консультант компании X. Вот наши продукты: A, B, C. Вот цены. Вот правила общения с клиентами».

Модель не «учится» в прямом смысле — она просто следует инструкциям, которые вы ей дали. Это как дать новому сотруднику методичку перед первым рабочим днём.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG — это «бот с базой знаний». Когда приходит вопрос, система сначала ищет релевантную информацию в вашей документации, а потом передаёт найденные фрагменты модели. Модель генерирует ответ на основе этих фрагментов.

Это как сотрудник с доступом к внутренней Wiki: он не помнит всё наизусть, но умеет быстро найти нужную информацию.

Fine-tuning (Дообучение)

Fine-tuning — это реальное изменение весов модели на ваших данных. Вы берёте базовую модель (GPT, LLaMA, Mistral) и дообучаете её на примерах: «вопрос — правильный ответ». После этого модель «помнит» ваши данные без необходимости их каждый раз подгружать.

Это как опытный сотрудник, который проработал в компании 5 лет и знает всё наизусть.

Промпт-инжиниринг: когда инструкции достаточно

Промпт-инжиниринг недооценивают. Люди сразу лезут в RAG или fine-tuning, хотя 60-70% задач закрываются грамотным системным промптом.

Как это работает

Вы пишете детальную инструкцию, которая передаётся модели вместе с каждым запросом пользователя. Эта инструкция может включать:

• Роль бота: кто он, как себя позиционирует
• Tone of voice: стиль общения, что можно и нельзя говорить
• Базовую информацию: продукты, цены, контакты
• Алгоритмы поведения: что делать в разных ситуациях
• Примеры хороших ответов: few-shot learning

Когда промпта достаточно

Небольшой объём информации. Если вся необходимая информация помещается в 3-5 тысяч токенов (примерно 2-3 страницы текста), промпт-инжиниринг — оптимальный выбор. Например, список из 10-15 продуктов с ценами, основные правила работы, FAQ из 20-30 вопросов.

Стабильные данные. Если информация меняется редко (раз в месяц или реже), нет смысла строить сложную инфраструктуру. Обновить промпт — дело 5 минут.

Типовые сценарии. Бот для записи на услуги, квалификации лидов, ответов на базовые вопросы — всё это отлично работает на промптах.

Преимущества

• Скорость внедрения. Можно запустить за несколько часов, не за недели.
• Нулевые затраты на инфраструктуру. Не нужна векторная база, не нужно дообучать модель.
• Полный контроль. Вы точно знаете, какую информацию видит модель.
• Предсказуемость. Меньше точек отказа, проще отлаживать.

Ограничения

Лимит контекста. У каждой модели есть максимальный размер контекста. GPT-4 Turbo — 128K токенов, Claude 3 — 200K, но использовать весь контекст дорого и снижает качество ответов. Практический лимит для системного промпта — 5-10K токенов.

Нет динамических данных. Если информация часто меняется или её много — промпт не справится.

RAG: поиск плюс генерация

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — сейчас это мейнстрим для корпоративных ботов. Суть простая: знания хранятся отдельно, а когда приходит вопрос — система находит нужные куски и скармливает их модели.

Как это работает

Процесс состоит из нескольких этапов:

1. Индексация. Ваши документы (PDF, Word, базы знаний, FAQ) разбиваются на фрагменты (chunks) и преобразуются в векторы — числовые представления смысла текста.
2. Хранение. Векторы сохраняются в специальную векторную базу данных (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector).
3. Поиск. Когда приходит вопрос, он тоже преобразуется в вектор, и система находит наиболее похожие фрагменты из базы.
4. Генерация. Найденные фрагменты вместе с вопросом передаются LLM, которая формирует ответ на основе этого контекста.

Когда RAG — правильный выбор

Большой объём документации. Сотни или тысячи документов, техническая документация, регламенты, инструкции. Всё это невозможно засунуть в промпт.

Данные меняются. Цены, наличие, акции, новые продукты. RAG позволяет обновлять базу знаний без переобучения модели.

Нужны ссылки на источники. RAG может указывать, откуда взята информация — это критично для поддержки и compliance.

Разные домены знаний. Бот для поддержки, который должен отвечать и про продукты, и про доставку, и про возвраты, и про гарантию.

Преимущества RAG

• Масштабируемость. Можно индексировать миллионы документов.
• Актуальность. Обновление базы — минуты, не нужно переобучать модель.
• Цитируемость. Ответы можно привязать к конкретным документам.
• Экономичность. Дешевле fine-tuning, особенно при частых обновлениях.
• Контроль. Вы точно видите, какие документы используются для ответа.

Подводные камни RAG

RAG — не серебряная пуля. Вот проблемы, с которыми мы сталкиваемся:

Качество поиска. Система нашла не те документы — ответ будет мимо. Тюнинг поиска (chunking, embedding model, re-ranking) — это отдельный квест. Подробнее — в статье про борьбу с галлюцинациями.

Качество документации. Если база знаний — свалка устаревших файлов, RAG будет нести чушь. Мусор на входе — мусор на выходе.

Контекстное окно. Найденные фрагменты занимают место в контексте. Если найти 10 релевантных чанков по 500 токенов — это уже 5000 токенов, которые платите за каждый запрос.

Latency. Поиск добавляет 100-500 мс к времени ответа. Для real-time голосового бота это может быть критично.

Сложные рассуждения. RAG хорош для фактических вопросов («какая цена на X?»), но слабее для вопросов, требующих синтеза информации из разных источников.

Fine-tuning: когда он реально нужен

Fine-tuning — это когда вы берёте модель и переучиваете её на своих данных. После этого она «помнит» вашу информацию — не надо каждый раз пихать в контекст.

Как это работает

Вы готовите датасет в формате «вопрос — правильный ответ» (или «инструкция — выполнение»). Этот датасет используется для дообучения модели: алгоритм корректирует веса нейросети так, чтобы она выдавала нужные ответы на нужные вопросы.

Для fine-tuning нужны:

• Минимум 50-100 примеров (лучше — 500-1000)
• Качественные, вычитанные примеры
• Вычислительные ресурсы (GPU) или платформа с API (OpenAI, Together AI)
• Время на итерации: дообучить, протестировать, скорректировать датасет

Когда fine-tuning оправдан

Специфический стиль ответов. Если бот должен говорить определённым образом — в конкретном tone of voice, с использованием отраслевого жаргона, в формате, который невозможно описать промптом.

Глубокое понимание домена. Медицинская, юридическая, техническая терминология, которую базовая модель знает поверхностно. Fine-tuning помогает модели лучше «понимать» контекст вашей отрасли.

Сложные рассуждения. Если бот должен делать выводы, комбинировать информацию, применять специфические правила — fine-tuning может научить этим паттернам.

Снижение latency и стоимости. После fine-tuning не нужно передавать объёмный промпт или результаты поиска — модель «помнит» сама. Это экономит токены и ускоряет ответ.

Когда fine-tuning НЕ нужен

Данные часто меняются. Каждое изменение = новое дообучение. Цены меняются каждую неделю? Fine-tuning превратится в бесконечный забег.

Нужны ссылки на источники. Fine-tuned модель не скажет «это из документа X». Знания растворились в весах — концов не найти.

Мало данных. 20-30 примеров — мало. Модель переобучится и будет плохо работать на новых вопросах.

Бюджет ограничен. Fine-tuning — это деньги: датасет, GPU-часы, итерации. Для простых задач — перебор.

Сравнение: что выбрать?

Гибридные подходы: когда одного мало

В реальных проектах часто комбинируют подходы. Берут плюсы от каждого и закрывают слабые места.

Промпт + RAG

Самая распространённая комбинация. Системный промпт задаёт роль, tone of voice и базовые правила. RAG подтягивает актуальную информацию по запросу.

Пример: Бот службы поддержки. Промпт описывает, как общаться с клиентами, какие вопросы эскалировать. RAG находит ответы в базе знаний, FAQ, документации.

Fine-tuning + RAG

Fine-tuned модель понимает вашу терминологию и стиль. RAG обеспечивает доступ к актуальным данным.

Пример: Юридический бот. Fine-tuning обучает модель правовой терминологии и формату ответов. RAG подтягивает конкретные статьи законов и прецеденты.

Промпт + Fine-tuning

Fine-tuned модель знает ваш домен. Промпт управляет поведением в конкретных сценариях.

Пример: Бот для внутренней коммуникации. Fine-tuning на корпоративном жаргоне и процессах. Промпт задаёт разные роли: HR-бот, IT-хелпдеск, финансовый консультант.

Практические рекомендации

Начинайте с простого

Стартуйте с промпт-инжиниринга. Быстро, бесплатно, сразу видно, где модель тянет, а где нет. RAG или fine-tuning — только когда упрётесь в потолок.

Вложитесь в качество данных

Какой бы путь ни выбрали — данные решают. Для промпта нужны чёткие инструкции. Для RAG — актуальная, структурированная документация. Для fine-tuning — вычитанные, разнообразные примеры.

Измеряйте

Соберите golden set — типовые вопросы с эталонными ответами. Прогоняйте после каждого изменения. Без этого вы не узнаете, стало лучше или хуже.

Считайте экономику

Не только стоимость запуска, но и стоимость эксплуатации: токены, инфраструктура, поддержка. RAG дешевле на старте, но поисковые запросы накручивают счёт.

Сколько это стоит: реальные цифры

Конкретика по деньгам. Считаем для типичного проекта — бот службы поддержки для средней компании.

Промпт-инжиниринг

RAG

Fine-tuning

Итого: стартуйте просто, усложняйте когда припрёт

Выбор между промптом, RAG и fine-tuning — не технический холивар, а бизнес-решение. Какая задача? Сколько данных? Как часто они меняются? Какой бюджет? Ответы на эти вопросы определяют подход.

Промпт-инжиниринг — точка старта. Быстро, почти бесплатно, сразу видно, летит или нет. Если задача решается промптом — зачем усложнять?

RAG — рабочая лошадка для большинства корпоративных ботов. Масштабируется, обновляется на лету, показывает источники. Но нужна инфраструктура и нормальная документация.

Fine-tuning — тяжёлая артиллерия. Когда нужен уникальный стиль, глубокое понимание домена или минимальная задержка. Дорого, долго, но даёт результат, который по-другому не получить.

На практике подходы комбинируют. Старт с промпта, потом RAG для масштаба, fine-tuning — когда упёрлись в потолок. Главное помнить: лучший бот — не тот, что на самой хайповой технологии, а тот, что решает задачу бизнеса.