ในยุคที่เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหาแนวทางในการปรับแต่งโมเดล AI เพื่อนำไปประยุกต์ใช้กับงานเฉพาะด้านของตน การปรับแต่งโมเดลเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การตอบคำถามตามบริบท หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) บทความนี้จะพูดถึงสองแนวทางหลักในการปรับแต่ง AI ได้แก่ RAG (Retrieval Augmented Generation) และ Fine-Tuning พร้อมทั้งเปรียบเทียบข้อดี ข้อจำกัด และปัจจัยในการเลือกใช้งาน
