プロンプト、RAG、ファインチューニングの違いを学ぶ No.1

はじめに 生成AIの回答精度を上げる方法をインターネットで調べると様々でてきます。 まずアクセンチュアの最近の記事にも記載されています。 上記を見ると、「独自のLLM構築」「ファインチューニング」「RAG」の3パターンがあげられています。 要件により応えていくには、「独自のLLM構築」が一番良いと考えられますが、時間もお金も掛りかなりハードルが高いアプローチと考えています。 一方で、「ファインチューニング」「RAG」はGPT-4oなどのLLMを利用しながらチューニングするアプローチとなります。 アクセンチュアの資料には記載がなかったですが、上記に加えて「プロンプト」を工夫するというアプローチもあると考えています。 それでは、「プロンプト」「RAG」「ファインチューニング」の違いや、メリット/デメリットを見ていきましょう。 Geminiに聞いてみる Geminiに聞いたところ下記回答でした。