RAG vs Prompt

 

RAG (Retrieval-Augmented Generation) a inżynieria promptów (Prompt engineering) – notatka

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (Retrieval-Augmented Generation – RAG) oraz inżynieria promptów (Prompt engineering) to dwa najczęściej stosowane sposoby poprawy jakości odpowiedzi generowanych przez duże modele językowe (Large Language Models – LLM). Chociaż oba podejścia mają ten sam cel – uzyskanie trafniejszych i bardziej użytecznych odpowiedzi – działają w odmienny sposób. Dodatkowym rozwiązaniem jest dostrajanie modelu (Fine-tuning), które zmienia parametry modelu poprzez jego ponowne trenowanie na specjalistycznych danych.

Inżynieria promptów (Prompt engineering) polega na tworzeniu precyzyjnych instrukcji dla modelu językowego. Odpowiednio skonstruowany prompt określa rolę modelu, kontekst, oczekiwany format odpowiedzi oraz poziom szczegółowości. W praktyce wykorzystuje się techniki takie jak nadawanie roli (Role prompting), podawanie przykładów (Few-shot prompting) czy doprecyzowanie celu zadania. Dzięki temu model lepiej wykorzystuje wiedzę zdobytą podczas treningu, jednak nie uzyskuje dostępu do nowych informacji. Metoda ta najlepiej sprawdza się przy tworzeniu tekstów, tłumaczeniach, streszczeniach, analizie dokumentów oraz formatowaniu odpowiedzi.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) rozszerza możliwości modelu poprzez pobieranie informacji z zewnętrznych źródeł wiedzy, takich jak dokumenty, bazy danych, bazy wektorowe czy interfejsy API (Application Programming Interface). Proces działania obejmuje kilka etapów: użytkownik zadaje pytanie, moduł wyszukujący (Retriever) odnajduje najbardziej trafne dokumenty, które tworzą kontekst dla modelu językowego, a następnie LLM generuje odpowiedź opartą na pobranych faktach. W niektórych systemach stosowany jest dodatkowo moduł ponownego rangowania (Re-ranker) lub moduł weryfikujący (Verifier), które poprawiają jakość końcowego wyniku.

Najważniejsza różnica pomiędzy obiema metodami dotyczy źródła wiedzy. Prompt engineering korzysta wyłącznie z wiedzy zapisanej w modelu podczas jego treningu (training data), dlatego nie potrafi uwzględniać informacji, które pojawiły się po zakończeniu procesu uczenia. Natomiast RAG pobiera dane dynamicznie podczas wykonywania zapytania (live retrieval), dzięki czemu może wykorzystywać aktualne informacje oraz prywatne dokumenty organizacji.

Oba rozwiązania mają swoje zalety i ograniczenia. Inżynieria promptów jest szybka, tania i nie wymaga dodatkowej infrastruktury, jednak nie eliminuje problemu halucynacji (Hallucinations) wynikających z ograniczonej wiedzy modelu. RAG znacząco zmniejsza ryzyko halucynacji, zwiększa wiarygodność odpowiedzi oraz umożliwia korzystanie z aktualnych danych, ale wymaga wdrożenia dodatkowych komponentów, takich jak baza wektorowa, system wyszukiwania i mechanizmy integracji, co zwiększa złożoność oraz opóźnienie (Latency) odpowiedzi.

W praktyce nowoczesne systemy AI klasy enterprise najczęściej łączą oba podejścia. RAG odpowiada za dostarczenie aktualnych faktów i odpowiedniego kontekstu, natomiast inżynieria promptów decyduje o sposobie prezentacji informacji, stylu wypowiedzi i strukturze odpowiedzi. Gdy wymagane jest trwałe nauczenie modelu specjalistycznego słownictwa lub określonego stylu komunikacji, stosuje się dostrajanie modelu (Fine-tuning).

Wybór odpowiedniej techniki zależy od konkretnego zastosowania. Jeżeli najważniejsza jest aktualność danych, dostęp do dokumentów firmowych oraz ograniczenie halucynacji, najlepszym rozwiązaniem jest RAG. Gdy priorytetem jest szybkie wdrożenie, niski koszt oraz kontrola nad sposobem formułowania odpowiedzi, wystarczająca będzie inżynieria promptów. W przypadku konieczności trwałego dostosowania modelu do specyfiki danej branży lub organizacji najkorzystniejszym rozwiązaniem jest dostrajanie (Fine-tuning). W praktyce najwyższą jakość odpowiedzi osiąga się poprzez umiejętne łączenie wszystkich trzech metod.