RAG vs. ファインチューニング：設計を第一に考える生成AIの成功戦略research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月20日 18:15•公開: 2026年2月20日 14:11•1分で読める•Zenn LLM分析この記事は、大規模言語モデル（LLM）プロジェクトにおいて、検索拡張生成（RAG）とファインチューニングのどちらを選択すべきか、実践的なガイドを提供しています。更新頻度と説明可能性に焦点を当てた設計中心のアプローチを強調しており、AIシステムの有効性を最大化します。コストと運用負担の明確な内訳は、開発者にとって非常に貴重な洞察を与えてくれます。重要ポイント•頻繁に変化する知識にはRAGを、安定した応答スタイルにはファインチューニングを優先する。•RAGとファインチューニングの運用負荷を決定するために、年間更新頻度を検討する。•RAG、小規模ファインチューニング、および外部ツールを組み合わせたハイブリッドアプローチが、多くの場合、最良のソリューションを提供する。引用・出典原文を見る"正解は技術ではなく、更新構造で決まるからです。"ZZenn LLM2026年2月20日 14:11* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Unlock Generative AI Potential: A Blueprint for Robust Logging and Evaluation新しい記事Google Makes AI Summaries Even More Trustworthy: Easy Source Verification!関連分析researchLLM学習の革命：忘却なしの継続的な知識拡張！2026年2月20日 19:02researchジェミニ3.1 Pro：次世代の生成AIを探求2026年2月20日 19:02researchAIがPCAでデータ分析を効率化！特徴量削減を体験2026年2月20日 18:00原文: Zenn LLM