いまさら聞けない？LLMのfine-tuningとRAGの特徴と使い分けについて徹底解説！

はじめに：LLMの進化と選択肢の多様化

大規模言語モデル（LLM）は、ここ数年で目覚ましい進化を遂げてきました。自然言語処理や生成AIと呼ばれる分野が急速に拡大し、その活用範囲はテキスト生成や要約、翻訳、カスタマーサポートチャットボットなど多岐にわたります。

一方で、LLMを実際のビジネスやサービスに導入しようとしたとき、モデルを自社のドメインに合わせて最適化する必要が出てくるケースが増えています。

たとえば、医療用語が多い文章を正しく扱いたい、あるいは企業が独自の製品情報を学習させたいといった事情があるとき、そのままの汎用的なLLMでは精度が不十分な場合もあるのです。

こうしたニーズに応えるための手段としてよく挙げられるのが「fine-tuning（ファインチューニング）」と「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」というアプローチです。

今回の記事では、この二つの手法の概要と違い、そして具体的にどのようなシーンで使い分ければよいのかを、なるべくわかりやすく解説してみたいと思います。

さらに、Google GeminiやOpenAI ChatGPTといった代表的なモデルのfine-tuningのドキュメント、またRAGを手軽に実現できるDifyの知識ベース（knowledge）機能についてもあわせて紹介しつつ、現場での選択の参考になる情報をお伝えできれば幸いです。