Prompt vs Fine-tuning vs RAG: Karar Çerçevesi

Name: Prompt vs Fine-tuning vs RAG: Karar Çerçevesi
Author: Şükrü Yusuf KAYA

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

Şükrü Yusuf KAYA

10 dakikalık okuma

11.05.2026

İleri

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...

İlgili İçerikler

1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş

Bağlantılı Pillar Konular

Bu yazının bağlandığı pillar konular

Pillar Konusu

RAG Çözüm Mimarisi

RAG (Retrieval-Augmented Generation), büyük dil modellerinin cevaplarını organizasyonun kendi belge / veri kaynaklarından alınan parçalar (chunks) ile zenginleştirerek hem güncellik hem de kaynak izi (citation) sağlayan bir mimari yaklaşımdır.

Pillar Konusu

LLMOps: Üretim Sınıfı LLM Operasyonları

LLMOps, büyük dil modeli tabanlı uygulamaların geliştirme, dağıtım, izleme, değerlendirme ve maliyet yönetimini kapsayan; klasik MLOps'un üzerine prompt versiyonlama, eval-driven CI ve gözlemlenebilirlik (observability) katmanlarını ekleyen mühendislik disiplinidir.