Fine-tuning vs RAG vs Prompt Engineering: How to Choose in 2026

Qiita / 4/29/2026

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Key Points

2026年に向けて、LLM活用で「プロンプトエンジニアリング」「RAG（検索拡張生成）」「ファインチューニング」をどう選ぶべきかを比較ガイドとして整理している。
それぞれの手法は、必要なデータ準備・実装/運用コスト・品質向上の方向性（知識注入か、振る舞い最適化か）・効果の出やすさが異なる。
判断軸としては、正確性や最新性が重要な領域ではRAGが有利になりやすい一方、特定タスクの振る舞いを安定的に改善したい場合はファインチューニングが候補になる。
まずは軽量に開始でき、試行錯誤の速度が高いプロンプトエンジニアリングを入り口にしつつ、要件に応じてRAGやファインチューニングへ段階的に移行する考え方が示唆される。

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