Fine-tuning, prompt engineering a RAG: Jaký je mezi nimi rozdíl a kdy je použít?
Pokud chcete umělou inteligenci využít naplno, nestačí jí jen tak něco napsat a čekat zázraky.
Je potřeba vědět, jak ji správně „nakrmit“, aby vám vrátila odpovědi, které dávají smysl.
A právě k tomu slouží tři stěžejní metody: fine-tuning, prompt engineering a RAG.
Každá má jiný účel a hodí se na jiný typ práce a v některých případech dokonce spadá pod přísnější regulace.
Pojďme se na jednotlivé metody podívat blíže.
Prompt engineering: Když chcete lepší odpovědi hned teď
Prompt engineering je v podstatě umění správně se ptát. AI systém (např. ChatGPT) totiž odpovídá na základě toho, co mu řeknete – a jak to řeknete.
Čím lépe svůj dotaz (prompt) napíšete, tím lepší odpověď dostanete. Při prompt engineeringu nijak neměníte vnitřní fungování modelu.
Tipy pro lepší promptování:
✅ Buďte konkrétní (místo „Napiš mi o marketingu.“ zkuste „Vysvětli mi základy digitálního marketingu v 5 bodech.“)
✅ Dejte AI kontext („Představ si, že jsi odborník na HR a pomáháš s náborem ve velké firmě.“).
✅ Přesně definujte formát odpovědi („Vygeneruj mi tabulku se srovnáním výhod a nevýhod.“).
Kdy použít prompt engineering?
👉 Když potřebujete hned teď lepší odpovědi bez složitých úprav modelu.
👉 Pokud AI používáte ke kreativní práci, brainstormingům nebo rychlému hledání informací.
Fine-tuning: Když chcete AI, která mluví vaším jazykem
Fine-tuning je pokročila technika, která spočívá v tom, že vezmete existující AI model (např. GPT-4) a „doučíte“ ho na svých specifických datech.
Pokud máte firmu a chcete, aby AI odpovídala v souladu s vaším stylem komunikace nebo firemní kulturou, je to ideální metoda.
V případě, že pracujete s daty, u kterých vzniká riziko jakékoliv diskriminace či znevýhodnění, může být fine-tuning přísněji regulován v souvislosti s požadavky AI Actu.
U komerčních aplikací bude pravděpodobně potřeba doložit transparentnost a férovost modelu.
Jak funguje fine-tuning?
Vezmete model, jako je GPT-4. Nahrajete mu vlastní data (např. firemní dokumenty, často kladené dotazy, texty v konkrétním stylu). Model se na těchto datech doučí a přizpůsobí své odpovědi vašim potřebám.
Kdy použít fine-tuning?
👉 Když potřebujete AI, která odpovídá konzistentně podle pravidel vaší firmy (např. zákaznická podpora).
👉 Pokud vám nestačí jen upravovat prompty a chcete přesnější odpovědi.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Když chcete aktuální informace
RAG je metoda, která kombinuje sílu AI s přístupem k externím databázím nebo dokumentům.
Zatímco běžné jazykové modely odpovídají na základě toho, co se naučily při tréninku, RAG si umí v reálném čase dohledat nové informace.
Při RAG samotný model neměníte, ale pokud napojíte AI na data, která mohou obsahovat citlivé nebo chráněné informace – v takovém případě je nutné dodržovat zásady správného nakládání s těmito daty (v souladu s GDPR).
Jak RAG funguje?
AI model si při generování odpovědí načte relevantní informace z externího zdroje (např. firemní wiki, online databáze). Tyto informace použije k tomu, aby vytvořil přesnější a aktuální odpověď.
Kdy RAG použít?
👉 Když potřebujete odpovědi založené na aktuálních datech (např. právní předpisy, ceny produktů).
👉 Pokud chcete propojit AI se svou firemní znalostní bází.
📌 Jakou metodu si vybrat?
- Chcete okamžitě lepší odpovědi? → Prompt engineering.
- Chcete AI, která mluví vaším jazykem? → Fine-tuning.
- Chcete AI, která umí pracovat s aktuálními daty? → RAG.
- Ať už si vyberete jakoukoli metodu, musíte nejprve vědět, jak AI funguje, a umět ji správně využít.
🔐 Jak AI Act souvisí s prompt engineeringem, fine-tuningem a RAG?
- Prompt engineering → Důležitá je v tomto případě transparentnost.
- Fine-tuning → Pozor, může spadat pod přísnější regulaci (záleží na datech, která používáte), ovlivňujete váhy modelu (jeho systém rozhodování).
- RAG → Pokud AI čerpá z citlivých dat, může se vás týkat přísnější regulace.
Pokud si nejste jistí, jak AI používat bezpečně a v souladu s pravidly, pomůžeme vám AI efektivně využívat bez rizika!
