Fine-Tuning vs RAG: Was nutze ich wann?

RAG

• Externe Wissens-DB (Vector-Store).

• Bei Inference Daten suchen + injizieren.

• Kein Re-Training nötig.

• Aktuelle Daten.

• Standard für Knowledge-Bases.

Fine-Tuning

• Modell-Parameter angepasst.

• Trainings-Daten in Prompt-Response-Format.

• Stil + Domain-Sprache.

• Re-Training bei neuen Daten.

• Höherer Aufwand.

Wann RAG

1. Faktenbasis aktuell halten.

2. Wissens-Datenbank.

3. Customer-Support-Chatbots.

4. Doku-Frage-Antwort.

5. Hauptanwendung in 2026.

Wann Fine-Tuning

• Spezifischer Schreib-Stil.

• Schmaler Domain (Medizin, Recht).

• Output-Format kritisch.

• Latenz-Optimierung.

• Daten-Schutz: kein Daten-Senden zu externer DB.

Tools RAG

• LangChain + LlamaIndex.

• Pinecone, Weaviate, Qdrant (Vector-DB).

• Cohere Embeddings.

• Azure AI Search.

• Llamaindex + ChromaDB lokal.

Tools Fine-Tuning

1. OpenAI Fine-Tuning API.

2. Anthropic Fine-Tuning.

3. Hugging Face PEFT (LoRA, QLoRA).

4. Together AI, Modal.

5. Self-hosted: Axolotl, Unsloth.

Anti-Patterns

• Fine-Tuning für Faktenbasis (besser RAG).

• RAG ohne Pre-Processing der Daten.

• Fine-Tuning ohne ausreichende Daten (min 100-1000 Beispiele).

• Kosten-Tracking fehlt.

• Vector-DB ohne Re-Indexing-Strategie.