RAG-oder-Fine-Tuning-Finder
Welcher Ansatz passt: RAG, Fine-Tuning, Prompting oder Langkontext?
„Wir wollen ein eigenes KI-Modell“ ist einer der häufigsten Sätze in Erstgesprächen – gemeint ist aber fast immer: Die KI soll das eigene Firmenwissen kennen und nutzen. Dafür gibt es vier grundverschiedene Wege, und keiner ist pauschal der beste. Beantworte 7 kurze Fragen zu deinem Fall und erhalte eine begründete Empfehlung – mit den ehrlichen Grenzen jedes Ansatzes, nicht nur den Vorteilen.
Der RAG-oder-Fine-Tuning-Finder empfiehlt anhand von sieben Fragen zu Umfang, Aktualität, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und Anfragemuster, welcher der vier gängigen Ansätze – Prompting, RAG, Langkontext oder Fine-Tuning – am besten geeignet ist, um eine KI mit Firmenwissen arbeiten zu lassen.
Euer Fall
Eure Empfehlung
Passung
Empfehlung: RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Die KI durchsucht bei jeder Anfrage eure Dokumente gezielt und bekommt nur die passenden Ausschnitte – ohne trainiert zu werden.
- Bleibt auch bei großen, wachsenden Wissensbasen kosteneffizient
- Neues Wissen ist ohne Neutraining nutzbar
- Kann Quellen belegen – wichtiger Vorteil für Nachvollziehbarkeit
- Nur die relevanten Ausschnitte gehen an die KI, nicht die komplette Wissensbasis
Der Aufbau erfordert echtes Engineering (Aufbereitung, Suche, Infrastruktur) – kein Fünf-Minuten-Projekt. Und die Qualität steht und fällt mit der Suche: Findet sie die falschen Ausschnitte, wird auch die Antwort falsch.
Auch relevant: Langkontext (Long-Context-Fenster)
Die komplette Dokumentensammlung wird bei jeder Anfrage direkt in ein sehr großes Kontextfenster der KI gepackt – ohne gezielte Suche.
Liegt nah an der Empfehlung – oft lohnt sich ein Hybrid-Ansatz, der beide kombiniert (z. B. gezieltes Retrieval plus etwas mehr Kontext).
Unsicher, welcher Ansatz zu eurem Vorhaben passt?
So wertet dieser Finder aus
- Sieben Fragen, jede einer von sieben Entscheidungs-Dimensionen zugeordnet (Aufwand, Umfang, Aktualität, Nachvollziehbarkeit, Wissen vs. Stil, Datenschutz, Anfragevolumen) – abgeleitet aus einer Recherche zu allen vier Ansätzen, u. a. Anthropics Engineering-Blog, der Stanford-Studie FineTuneBench und dem originalen RAG-Paper (Lewis et al., 2020).
- Jede Antwort vergibt Punkte an die Ansätze, die für diese Situation nachweislich am besten geeignet sind. Die Auswertung läuft deterministisch in deinem Browser, ohne KI und ohne dass Eingaben gesendet werden.
- Die Passungs-Werte sind relativ zueinander zu lesen (0–100 % je Ansatz), nicht als absolute Erfolgsgarantie.
- Bewusst ehrlich: Auch der empfohlene Ansatz bekommt seinen dokumentierten Nachteil angezeigt – kein Ansatz ist ohne Kompromiss.
Dieser Finder liefert eine fundierte Orientierung, keine technische Spezifikation. Die tatsächlich beste Lösung hängt von Details ab, die sich am besten im Gespräch klären lassen – oft ist es ohnehin eine Kombination mehrerer Ansätze.
Häufige Fragen zum RAG-oder-Fine-Tuning-Finder
RAG oder Fine-Tuning – was ist 2026 die bessere Wahl, um einer KI Firmenwissen beizubringen?
Für die meisten Fälle RAG: Eine Stanford-Studie (FineTuneBench) fand für Fine-Tuning nur 37 % Genauigkeit beim Lernen neuen Wissens und 19 % beim Aktualisieren – deutlich schlechter als RAGs Grounding in echten Dokumenten. Hinzu kommt: OpenAI wickelt seine öffentliche Fine-Tuning-Plattform bis Anfang 2027 komplett ab. Fine-Tuning bleibt sinnvoll für einen festen Stil oder ein festes Format bei sehr hohem, engem Anfragevolumen – aber nicht für Wissen.
Reicht nicht einfach ein Prompt mit unseren wichtigsten Infos?
Für eine kleine, stabile Wissensmenge (z. B. eine kurze FAQ) ja. Aber die Genauigkeit sinkt nachweislich schon deutlich vor dem technischen Limit des Kontextfensters („Context Rot“) – Anthropic selbst empfiehlt ab einer gewissen Größe gezieltes Retrieval statt vorab geladenem Kontext.
Warum nicht einfach ein Modell mit riesigem Kontextfenster nutzen und alles reinkopieren?
Technisch möglich, aber ohne Zwischenspeicherung (Caching) oft deutlich teurer pro Anfrage als RAG, und die Zuverlässigkeit sinkt bei sehr langen, mit mehreren relevanten Fakten durchsetzten Kontexten nachweislich („Lost in the Middle“). Zudem gehen dabei vollständige Rohdokumente an den KI-Anbieter statt nur relevanter Ausschnitte.
Lohnt sich Fine-Tuning 2026 überhaupt noch?
Für Wissensvermittlung praktisch nicht mehr – siehe oben. Für einen sehr spezifischen, zuverlässigen Stil oder ein festes Format bei extrem hohem, gleichförmigem Volumen kann es sich weiterhin lohnen, allerdings ist die Verfügbarkeit bei den großen Anbietern 2026 stark eingeschränkt (OpenAI wickelt ab, Googles öffentliche API bietet es seit 2025 nicht mehr an).
Schließen sich die vier Ansätze gegenseitig aus?
Nein. Reife Systeme kombinieren zunehmend mehrere Ansätze, etwa gezieltes Retrieval (RAG) mit anschließender Verarbeitung der gefundenen Abschnitte in einem größeren Kontext. Der Finder zeigt dir deshalb auch eine zweite, naheliegende Option, wenn eure Antworten knapp zwischen zwei Ansätzen liegen.