Saat ingin membuat AI yang ahli di bidang spesifik (misal, hukum Indonesia atau data internal perusahaan), dua pendekatan utama berebut perhatian: Fine-Tuning dan Retrieval-Augmented Generation (RAG). Memilih yang salah bisa buang waktu dan sumber daya.
Fine-Tuning adalah proses melatih ulang model dasar (seperti Llama 3 atau GPT) dengan dataset khusus domain. Model ini “menginternalisasi” pengetahuan baru, mengubah berat (weights) neuronnya. Hasilnya, model menjadi sangat fasih dalam bahasa dan konteks domain tersebut. Namun, kelemahannya besar: biaya komputasi tinggi, risiko catastrophic forgetting (lupa pengetahuan umum), dan pengetahuan statis (harus di-retrain untuk update data baru).
RAG mengambil jalur berbeda. Alih-alih mengubah model, RAG memperkuatnya dengan “ingatan eksternal”. Saat ada pertanyaan, sistem mencari dokumen paling relevan dari database (misal, PDF, dokumen internal) dan menyertakan teks tersebut sebagai konteks ke prompt LLM. LLM kemudian menjawab berdasarkan konteks yang diberikan. Keunggulannya: mudah di-update (cuma ganti dokumen di database), lebih murah, dan sumber jawaban transparan.
Pilih mana?
- Gunakan Fine-Tuning jika: Anda butuh model yang berbicara dan bernalar persis seperti ahli domain, dan data domainnya stabil.
- Gunakan RAG jika: Data Anda sering berubah, Anda perlu jawaban berdasarkan sumber yang dapat diverifikasi, atau sumber daya komputasi terbatas. Seringkali, kombinasi keduanya adalah pemenang: model yang difine-tune untuk memahami domain, dibantu RAG untuk akses data terbaru.