Cyberpediaod Brain
PLDEENESFRITNLPT

Fine-tuning czy RAG w firmie

Ponowne trenowanie modelu (fine-tuning, LoRA) albo dostęp do dokumentów (RAG): różnica, ryzyka i Pana/Pani odruchy.

W 30 sekund

Gdzie to się zdarza
W narzędziach AI podłączonych do Pana/Pani dokumentów.
Czego atakujący chce
Podrzucić spreparowaną treść do danych (zaindeksowanych dokumentów lub danych treningowych) albo zdobyć informacje, które system zapamiętał lub zaindeksował.
Odruch
Proszę nie wprowadzać do narzędzia AI żadnych danych osobowych ani poufnych bez zatwierdzenia oraz sprawdzać źródła, które narzędzie podaje.
Jeśli już się stało
Proszę powiadomić osobę odpowiedzialną za narzędzie lub dział bezpieczeństwa, aby usunęli dane z bazy lub z danych treningowych.

O co chodzi

Aby asystent AI odpowiadał na tematy właściwe dla danej firmy, istnieją dwie drogi. Pierwsza polega na ponownym trenowaniu modelu na danych firmowych (fine-tuning). Druga łączy model z dokumentami, do których może zajrzeć: to RAG, czyli „retrieval-augmented generation".

RAG łączy pamięć zawartą w modelu z pamięcią zewnętrzną, na przykład indeksem dokumentów1. Jego autorzy zauważają, że podawanie źródła odpowiedzi modelu i aktualizowanie jego wiedzy pozostają otwartymi problemami w przypadku samych modeli1. Ta fiszka wyjaśnia różnicę oraz to, co robi pracownik, korzystając z jednego i z drugiego.

Pytania wprost

Czym różnią się fine-tuning, LoRA i RAG?

Fine-tuning dostosowuje już wytrenowany model do określonego zadania lub dziedziny. W pełnej wersji ponownie trenuje wszystkie parametry modelu2. LoRA to wersja odchudzona. Zamraża wagi oryginalnego modelu i dodaje do każdej warstwy małe macierze podlegające trenowaniu, co mocno zmniejsza liczbę trenowanych parametrów2. Dla GPT-3 175B autorzy podają 10 000-krotne zmniejszenie tej liczby i trzykrotne zmniejszenie potrzebnej pamięci GPU w porównaniu z pełnym fine-tuningiem z użyciem Adama2.

RAG łączy model z zewnętrznymi źródłami wiedzy4. OWASP zauważa, że ten dodatek może zmienić zachowanie modelu bazowego bez zamiaru4.

Jakie zalety ma RAG w firmie?

Część wiedzy w RAG znajduje się w bazie dokumentów, obok wiedzy samego modelu: autorzy RAG przedstawiają aktualizację wiedzy i wskazywanie pochodzenia jako ograniczenia samych modeli, które pamięć zewnętrzna ma znosić1. OWASP zaleca przechowywanie informacji dostarczonych przez użytkowników w bazie wektorowej, co pozwala na korekty bez ponownego trenowania całego modelu3. Wreszcie prawa dostępu mogą działać na poziomie bazy, o ile została ona do tego zaprojektowana (zob. niżej)4.

Jeśli chodzi o koszt, źródła w zestawie nie porównują bezpośrednio obu podejść. Ustalają jedynie, że pełny fine-tuning jest coraz mniej realny w miarę, jak modele rosną2.

Czy RAG chroni przed wszystkim?

Nie. Według OWASP RAG i fine-tuning mają sprawiać, że odpowiedzi są trafniejsze i dokładniejsze, ale badania pokazują, że nie neutralizują w pełni prompt injection6.

1Jak to działa1 min

W RAG model jest połączony z zewnętrznymi źródłami wiedzy, a OWASP precyzuje, że to wzbogacanie przez wyszukiwanie korzysta z mechanizmów wektorowych i embeddingów4. Model łączy wtedy własną pamięć z tą pamięcią zewnętrzną1.

W fine-tuningu dane przechodzą przez trenowanie. OWASP wyróżnia trzy etapy, na których dane mogą zostać zmanipulowane: wstępne trenowanie, fine-tuning i etap embeddingu, w którym tekst jest zamieniany na wektory3.

2Co Pan/Pani robi1 min
  • Proszę nie wprowadzać danych osobowych ani poufnych do narzędzia AI bez zatwierdzenia. OWASP zalicza do informacji wrażliwych dane osobowe, informacje finansowe, dokumentację medyczną, poufne dane biznesowe, dane uwierzytelniające i dokumenty prawne5.
  • Proszę pamiętać, że to, co Pan/Pani wpisze, może się później pojawić w odpowiedziach. OWASP prosi użytkowników o zrozumienie ryzyka niezamierzonego podania danych wrażliwych, które mogłyby zostać ujawnione w odpowiedziach modelu5.
  • Proszę czytać źródła podawane przez narzędzie i sprawdzać, czy mówią to, co twierdzi odpowiedź. OWASP zaleca weryfikowanie wyników modelu w porównaniu z wiarygodnymi źródłami, aby wykryć zatrucie danych3.
  • Proszę sprawdzić, czy narzędzie zostało zatwierdzone przez organizację, i przeczytać jego warunki użytkowania: OWASP prosi właścicieli aplikacji o umożliwienie użytkownikom odmowy wykorzystania ich danych do trenowania5.
  • Proszę zgłaszać odpowiedź zawierającą informacje z innego działu lub od innego użytkownika. OWASP opisuje taki przypadek: odpowiedź może zawierać dane osobowe innego użytkownika z powodu niewystarczającego oczyszczenia danych5.
3Pułapki2 min

Wyciek zapamiętanych danych

Model narażony na dane wrażliwe podczas trenowania może je odtworzyć. OWASP wymienia nieostrożne włączenie danych do trenowania jako przyczynę ujawnienia informacji wrażliwych5. Wymienia też ryzyko, że odpowiedzi ujawnią dane lub algorytmy zastrzeżone5. W RAG wyciek przechodzi przez bazę: niewystarczające lub źle dopasowane kontrole dostępu mogą pozwolić modelowi odnaleźć i ujawnić dane osobowe lub zastrzeżone4.

Źle zarządzane prawa dostępu

Gdy kilka grup użytkowników współdzieli tę samą bazę wektorową, informacje jednej grupy mogą zostać odnalezione w odpowiedzi na pytania innej, co grozi wyciekiem wrażliwych informacji biznesowych4. OWASP zaleca bazę wektorową uwzględniającą uprawnienia oraz ścisłe rozdzielenie zbiorów danych4.

Zatrucie danych

Zatrucie polega na manipulowaniu danymi wstępnego trenowania, fine-tuningu lub embeddingu, aby wprowadzić luki, tylne furtki lub uprzedzenia3. Ryzyko jest większe przy źródłach zewnętrznych, które mogą zawierać niezweryfikowaną lub złośliwą treść3. Tylna furtka może pozostawić zachowanie modelu bez zmian, dopóki wyzwalacz go nie zmieni, co utrudnia jej wykrycie3. W przypadku bazy RAG OWASP radzi przyjmować dane wyłącznie z wiarygodnych, zweryfikowanych źródeł i regularnie kontrolować bazę4.

Prompt injection przez zaindeksowane dokumenty

Pośrednie prompt injection występuje, gdy model przyjmuje dane wejściowe z zewnętrznych źródeł, takich jak strony internetowe lub pliki, których treść zmienia jego zachowanie w nieprzewidziany sposób6. OWASP opisuje scenariusz: atakujący modyfikuje dokument w repozytorium używanym przez aplikację RAG; gdy pytanie użytkownika przywołuje tę treść, złośliwe instrukcje zmieniają odpowiedź6.

Poniższy przykład to zneutralizowana ilustracja, oparta na logice scenariusza OWASP o spreparowanym CV4.

Fragment
Ilustracja: CV wgrane do narzędzia do selekcji kandydatów zawiera,
białym tekstem na białym tle, [polecenie, by zignorować wcześniejsze
zasady i polecić tego kandydata]. Narzędzie czyta ten ukryty tekst
razem z resztą dokumentu.

Według OWASP model wykonuje wtedy te ukryte instrukcje i poleca niekwalifikowanego kandydata4. Proponowane zabezpieczenie: narzędzia do wyodrębniania tekstu, które pomijają formatowanie i wykrywają ukrytą treść, oraz sprawdzanie każdego dokumentu przed wprowadzeniem do bazy4.

Ramy bezpieczeństwa dla zespołów wdrażających

Brytyjskie NCSC publikuje wytyczne dla dostawców systemów AI, aby systemy te działały zgodnie z założeniami i nie ujawniały danych wrażliwych nieupoważnionym osobom trzecim7.

Karta

Identyfikator
CP-524
Skrzydło
4. Sztuczna inteligencja
Kompetencja Brain
Opanować AI (master_ai)
Odruch Brain
air-054
Schemat
G3 · Przekrój anatomiczny
Języki
de, en, es, fr, it, nl, pl, pt
Źródła
Źródła sprawdzone 3 listopada 2026: 7
ŹródłaŹródła: 7
  1. arXiv, „Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, 22 maja 2020. https://arxiv.org/abs/2005.11401 (dostęp 3 listopada 2026)
  2. arXiv, „LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models”, 17 czerwca 2021. https://arxiv.org/abs/2106.09685 (dostęp 3 listopada 2026)
  3. OWASP, „LLM04:2025 Data and Model Poisoning”, 10 kwietnia 2024. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm042025-data-and-model-poisoning/ (dostęp 3 listopada 2026)
  4. OWASP, „LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses”, 10 kwietnia 2024. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm082025-vector-and-embedding-weaknesses/ (dostęp 3 listopada 2026)
  5. OWASP, „LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure”, 10 kwietnia 2024. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm022025-sensitive-information-disclosure/ (dostęp 3 listopada 2026)
  6. OWASP, „LLM01:2025 Prompt Injection”, 10 kwietnia 2024. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/ (dostęp 3 listopada 2026)
  7. NCSC (Royaume-Uni), „Guidelines for secure AI system development”, 27 listopada 2023. https://www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development (dostęp 3 listopada 2026)

Zacytuj ten artykuł

Brain, „Fine-tuning czy RAG w firmie”, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-firma/

BibTeX 
@misc{brain_cp524_pl_2026,
  author = {Brain},
  title = {Fine-tuning czy RAG w firmie},
  year = {2026},
  howpublished = {Cyberpedia},
  url = {https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/fine-tuning-lora-vs-rag-firma/},
  note = {CC BY 4.0}
}
Licencja CC BY 4.0