Una de las preguntas más frecuentes que recibimos de nuestros clientes es: ¿debemos hacer fine-tuning de un modelo o implementar RAG? La respuesta, como siempre en tecnología, es "depende".
Cuándo usar RAG
RAG (Retrieval Augmented Generation) es ideal cuando: - Tu conocimiento base cambia frecuentemente - Necesitas citar fuentes específicas - El volumen de datos es muy grande - Requieres transparencia en las respuestas
Cuándo usar Fine-tuning
El fine-tuning es preferible cuando: - Necesitas un comportamiento muy específico - El formato de salida debe ser consistente - La latencia es crítica - El conocimiento es estable
Enfoque Híbrido
En la práctica, muchas soluciones enterprise combinan ambos enfoques. Un modelo fine-tuneado para el formato y estilo, con RAG para el conocimiento actualizado.