RAG gibt einem Sprachmodell zur Laufzeit passende Auszüge aus deinen Dokumenten. Fine-Tuning verändert das Modell selbst durch zusätzliches Training. Für sich ändernde Inhalte ist RAG meist einfacher, für bestimmten Stil oder Format kann Fine-Tuning sinnvoll sein.
Der Unterschied in der Praxis
Bei RAG bleibt das Modell unverändert. Du aktualisierst Dokumente, und die Antworten folgen. Quellen lassen sich zeigen.
Bei Fine-Tuning lernt das Modell Muster aus Beispielen. Das eignet sich für einen festen Ton, ein festes Format oder eine spezielle Aufgabe, nicht für Fakten, die sich oft ändern.
Der übliche Weg
In den meisten Projekten beginnt man mit RAG und prüft mit Evals, wo es klemmt. Fine-Tuning kommt erst in Betracht, wenn Format oder Ton trotz guter Quellen nicht passen.
Zuletzt aktualisiert: 09.10.2026
