Skip to content

Prompt vs Fine-tuning vs RAG: Karar Çerçevesi

Tek başlarına ve birlikte kullanım. Hangi senaryoda hangisi? Maliyet, kalite, esneklik karar matrisi.

Şükrü Yusuf KAYA
10 min read
Advanced

Prompt vs Fine-tune vs RAG

Prompt Engineering#

✅ Hızlı (saatler) ✅ Ucuz ($0) ✅ Esnek (anında değişiklik) ❌ Tone/style consistency zor ❌ Çok özel domain için yetersiz
Kullan: Genel görevler, MVP, prototip.

Fine-tuning#

✅ Tone/style mükemmel uyum ✅ Token ekonomisi (kısa prompt yeter) ✅ Düşük latans ❌ Pahalı ($1K-100K eğitim) ❌ Yavaş iterasyon (yeni veri = yeni training) ❌ Statik bilgi
Kullan: Çok yüksek hacim, tone-spesifik, kapalı domain.

RAG#

✅ Güncel veri (DB'den anında) ✅ Citation ✅ Hallucination ↓ ❌ Retrieval kalitesine bağlı ❌ Latans + maliyet artar ❌ Setup karmaşık
Kullan: Knowledge-intensive Q&A, sürekli güncellenen domain.

Hibrit (Sıkça Doğru)#

Production'daki çoğu sistem hibrit:
Prompt Engineering (sistem prompt + few-shot)
+
RAG (güncel/dinamik knowledge)
+
Fine-tune (sadece çok yüksek hacim)
Örnek: ChatGPT (prompt + retrieval + base model fine-tuned).
Sıralı yaklaşım: Önce prompt → eval ölç → yetmiyorsa RAG ekle → o da yetmiyorsa fine-tune. Çoğu zaman 1. veya 2. adımda dururuz.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)
Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...

Related Content

1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş

Bu Eğitim Hakkında ve Verimli Çalışma Yöntemi

Start Learning
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş

Yapay Zekâ → Üretken AI → LLM: Bağlamsal Harita

Start Learning
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş

LLM'ler Aslında Nasıl Düşünür? (Token, Embedding, Attention)

Start Learning

Connected pillar topics

Pillar topics this article maps to

Pillar Topic

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Architecture

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an architecture that grounds large-language-model answers in chunks retrieved from the organization's own documents or data sources, providing both freshness and citations.

Pillar Topic

LLMOps: Production-Grade LLM Operations

LLMOps is the engineering discipline that covers the development, deployment, monitoring, evaluation and cost management of LLM-powered applications — extending classic MLOps with prompt versioning, eval-driven CI and observability tailored for non-deterministic systems.