Одна из актуальных задач для компаний в сфере ИИ - это поиск и генерация ответов по внутренней документации. На первый взгляд кажется, что решение простое: скормить документы большой языковой модели (LLM) и получать ответы. На практике же технические решения оказываются далеко не такими эффективными и качественными, как хотелось бы. Сейчас для работы с локальными документами доступны два основных подхода - RAG (Retrieval-Augmented Generation) и дообучение модели (fine-tuning). Оба подхода имеют свои преимущества и ограничения. В статье рассмотрим их как с теоретической, так и с практической точки зрения.
