О компании: Разрабатываем ИИ-сервисы под задачи бизнеса

FAQ · вопросы и цены

RAG или дообучение модели — что выбрать?

Быстрый ответ · актуально на 18.09.2026
Краткий ответ: если задача — отвечать и работать на основе ваших документов и фактов (поддержка, справки, документопоток), выбирайте RAG: пилот от 480 000 ₽ за 4–6 недель, знания обновляются простой перезагрузкой базы. Дообучение (fine-tuning) нужно реже — когда требуется специфический стиль ответов, узкий формат вывода или классификация на своих данных. В 9 из 10 корпоративных задач выигрывает RAG, иногда — их гибрид.

Опубликовано: 18 сентября 2026 · Обновлено: 18 сентября 2026 · ООО «НЬЮ-ССТ»

Коротко о разнице

  • RAG — модель отвечает, опираясь на найденные фрагменты вашей базы знаний. Знания живут снаружи модели, в вашем хранилище.
  • Дообучение (fine-tuning) — модель дополнительно обучают на ваших примерах, знания «вшиваются» в веса модели.

Подробный разбор механики RAG — в материале «Что такое RAG в чат-боте».

Критерии выбора: таблица решений

Ваша задачаВыборПочему
Бот поддержки по базе знанийRAGфакты меняются — перезалили базу, готово
Внутренние справки сотрудникам (регламенты, HR)RAGпрослеживаемость: ответ со ссылкой на документ
Поиск и извлечение данных из документовRAGисточник всегда можно показать
Ответы в фирменном стиле/тон-оф-войсfine-tuningстиль — это про веса модели, не про поиск
Жёсткий формат вывода (JSON, таблицы, разметка)fine-tuningмодель надёжнее держит формат после дообучения
Классификация на узком наборе своих классовfine-tuningкомпактная дообученная модель точнее и дешевле в эксплуатации
Актуальные данные + фирменный стильгибридRAG для фактов + лёгкий fine-tune для стиля

Экономика сравнения

ПараметрRAGFine-tuning
Входпилот от 480 000 ₽существенно дороже: сбор и разметка данных, GPU-обучение, итерации
Срок пилота4–6 недельот нескольких недель только на подготовку данных
Обновление знанийминуты (перезагрузка базы)новое обучение
Ошибка в знанияхправится правкой документанужно переобучение + валидация
Аудит ответафрагмент-источник«чёрный ящик»
Вендор-локнизкий (модель меняется конфигом)выше (модель — ваш актив, привязан к пайплайну)

Правило большого пальца: сначала RAG; fine-tuning добавляют, когда RAG упёрся в конкретное ограничение (стиль, формат, классификация) — и это видно только на пилоте с реальными данными.

Как выглядит правильное решение на практике

  1. Пилот на RAG по вашему процессу (4–6 недель).
  2. Замер метрик: полнота ответов, точность, доля эскалаций.
  3. Если упор в стиль/формат — точечное дообучение небольшой модели под этот блок.
  4. Гибрид в продуктиве: факты из RAG, стиль от fine-tuned модели.

Такая траектория не тратит бюджет на «дообучение всего» заранее — см. подход в «Пилот или полный контракт».

Частые вопросы

Да, в большинстве задач поддержки и документопотока дообучение вообще не требуется.

RAG: вы платите за токены API и сопровождение базы; переобучение при каждом изменении знаний — самая дорогая часть fine-tuning-подхода.

Заказчику передаются все артефакты: веса/адаптеры, датасеты, пайплайн обучения (по акту передачи).

Читать дальше

Бесплатный разбор ТЗ

Опишите задачу и пришлите 5–10 примеров «вопрос → правильный ответ» — скажем, нужен ли вам RAG, fine-tuning или гибрид, и сколько это стоит.

Или напишите напрямую: sales@vyshka.cloud

Следующий шаг

Не хватает ответа на ваш вопрос?

Разбор задачи бесплатный и без звонков «просто так»: за 1 рабочий день вернём оценку объёма, смету «от…» и честный ответ, нужен ли вам пилот, MVP или полный контракт.

Бесплатный разбор ТЗ Контакты

Цены и рыночные данные приведены по состоянию на сентябрь 2026 года. НДС не облагается в связи с применением УСН (п. 2 ст. 346.11 НК РФ). Материал носит информационный характер и не является публичной офертой.